LLM+RAG：让大模型成为真正的知识专家
原创
LLM+RAG：让大模型成为真正的知识专家
原创
江南清风起
发布于 2025-04-03 21:50:33
发布于 2025-04-03 21:50:33
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LLM+RAG：让大模型成为真正的知识专家
引言
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，如何让这些模型更好地利用外部知识成为一个重要课题。检索增强生成（RAG）作为一种结合信息检索和生成模型的技术，能够显著提升模型在知识密集型任务中的表现。本文将深入探讨LLM与RAG的结合，展示如何通过代码实现这一技术，并分析其在实际应用中的价值。
RAG的核心原理
RAG的核心思想是通过检索外部知识库中的相关信息，增强生成模型的上下文理解能力。具体来说，RAG的工作流程包括以下几个步骤：
- 数据检索：根据用户输入的查询，从知识库中检索出相关的上下文信息。
- 提示增强：将检索到的上下文信息整合到生成模型的提示中，以增强模型的生成能力。
- 答案生成：利用增强后的提示生成最终的回答。
这种技术能够有效解决传统生成模型知识更新滞后的问题，同时提高回答的准确性和相关性。
代码实现：基于LangChain的RAG应用
以下是使用LangChain实现RAG的代码示例：
第一步：数据检索
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 初始化向量数据库
vectorstore = FAISS.from_texts(
texts=["萧炎是《斗破苍穹》的主角", "萧炎的表妹是云韵"],
embedding=OpenAIEmbeddings()
)
# 定义检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()第二步：提示增强
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
template = """你是一个问答机器人助手，请使用以下检索到的上下文来回答问题，如果你不知道答案，就说你不知道。问题是：{question}, 上下文: {context}, 答案是："""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)第三步：答案生成
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
# 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 构建RAG链
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
# 测试查询
query = "萧炎的表妹是谁？"
result = rag_chain.invoke(query)
print(f"答案：{result}")通过上述代码，我们可以看到RAG如何通过检索外部知识库中的信息来增强生成模型的回答能力。
实际应用场景
金融领域的智能分析助手
在金融领域，RAG可以与微调模型结合，帮助模型更好地利用最新的市场数据。例如，通过检索最新的股价和新闻，RAG可以为用户提供更准确的投资建议。
法律助手
法律行业中，RAG被广泛用于实时检索相关法条和判例，确保回答的准确性和权威性。例如，LexisNexis的LexiGPT通过RAG功能显著提高了法律问答的可信度。
总结与展望
RAG技术通过结合检索和生成模型的能力，为大语言模型在知识密集型任务中的应用提供了新的可能性。未来，随着技术的进一步发展，RAG有望在更多领域实现突破，为各行各业的知识管理和服务提供更高效、更可靠的解决方案。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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