RAG 的完整流程是怎么样的？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的完整流程包括以下三个核心阶段：检索（Retrieval）、增强（Augmentation）和生成（Generation）。以下是详细流程：

1. 检索（Retrieval）

• 目标：从外部知识库或数据源中获取与用户查询相关的信息。
• 方法：
  • 语义检索：使用向量数据库（如FAISS、Weaviate、Milvus等）存储预处理后的文本数据（通常以向量形式表示）。
  • 查询处理：将用户输入的自然语言查询转换为向量（通过嵌入模型，如BERT、Sentence-BERT等），并与向量数据库中的文档向量进行相似度计算（如余弦相似度）。
  • 结果筛选：返回与查询最相关的文档或文本片段。

2. 增强（Augmentation）

• 目标：将检索到的相关信息与用户查询结合，形成更丰富的上下文。
• 方法</