本文详细介绍了名为 Guidely 的检索增强生成（RAG）知识助手的构建过程，该助手旨在根据公司特定文档回答问题。作者解释说，RAG 解决了通用 LLM 的局限性，这些 LLM 经常产生幻觉或无法访问私有数据。该过程包括通过解析、分块、嵌入和将文档存储在向量索引中来索引文档，然后是查询阶段，在此阶段嵌入用户问题，检索相似的块，并生成带有来源引用的答案。关键决策包括分块策略以及嵌入模型和向量存储的选择，并建议从更简单、本地化的解决方案（如 FAISS）开始。 AI
影响 为开发人员构建自定义 RAG 系统以提高 LLM 在私有数据上的准确性提供了实用指南。
排序理由 文章描述了一个特定 AI 应用（RAG 知识助手）的技术实现，而不是新的模型发布或重大的行业事件。
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