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阿里云基于本地知识库构建RAG应用 | 架构与场景

RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索和生成技术的框架,旨在通过外部知识库的检索来增强大语言模型(LLM)的生成能力。

其核心架构包括两个主要部分:

检索模块:利用高效的向量检索引擎(如Faiss、Milvus、Elasticsearch等)从外部知识库中提取与用户输入相关的信息。

生成模块:将检索到的相关信息作为上下文输入给大语言模型,生成更精准、更具针对性的回答。

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如上所示,本地知识库RAG应用架构图,管理员可将业务数据上传到本地检索型数据库中,当用户提问业务问题的时候,本地知识库将用户的问题以及与问题相关联的知识,合并成信息增强的提示词Prompt以及问题,提交到云端的大模型服务,云端的大模型服务根据用户提交的信息加强学习以及推理,得出准确的回答,返回给前端提问题的用户

https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250414/odwvrb/local_rag.zip

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如上所示,从阿里云中,下载本地知识库RAG应用的本地服务器端软件,其运行环境是python,访问界面是web的形式

http://127.0.0.1:7866

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如上所示,配置本地环境变量,访问本地知识库RAG应用的web页面,上传业务数据,即可实现知识库的构建

基于本地知识库构建RAG应用_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

http://www.xdnf.cn/news/1931.html

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