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可视化分析RAG大模型系统数据处理流程

发布日期：2024-08-03 21:17:48 浏览次数： 1718

RAG

写在前面

欢迎大家关注我最近开发项目：LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案，在RBAC权限体系的基础上，集成AIGC大模型功能，帮助企业快速定制AI知识库、企业AI机器人。

开源地址：https://github.com/TyCoding/langchat

产品官网：http://langchat.cn/

Baptiste Adrien分享了使用 Vercel和NextJS 开发 RAG（检索增强生成）系统，使用图例详细介绍RAG系统的设计流程，非常直观详细，对于学习大模型AIGC产品设计流程非常有帮助。

1. 文档处理

开发RAG系统的第一步是准备文档，这些文档将作为RAG系统的基础输入数据。

2. OCR文本提取

接下来，文档由 OCR（图片转文本）模型进行处理。如果需要，该模型会提取文本。

3. 文本拆分

文本被分成更小的、易于管理的部分。这种分块可以在后期进行更有效的处理和分析。

4. 文本嵌入

然后每个文本块都会通过嵌入模型。该模型将块转换为向量，即捕获文本语义的数字表示。

5. 向量存储

上一步将文本转换为向量数据库需要存储到向量数据库中（例如PgVector），该数据库允许系统根据语义相似性有效地检索相关信息。

6. 输入问题并检索

用户向系统输入问题，该问题将用于从矢量数据库中检索最相关的信息（其实就是从向量库中匹配相似的数据）。

7. 输入嵌入

接下来需要将用户输入的问题转换成相同的向量纬度，只有转换成和文档相同的向量纬度，确保了问题和文本块都位于同一向量空间中，才能从向量数据库中匹配到相似的数据

8. 向量匹配

同上，将嵌入后的问题在向量存储库中检索匹配相似的数据

9. 数据处理

从向量库中匹配到相似的数据后，系统将交由LLM 处理相关信息以对用户的问题制定详细的答案。

10. 数据呈现

最终，LLM将针对用户的问题，并结合向量库中匹配到的相似的数据分析，输出最终的语义化文本内容给用户

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