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从头开始构建简单的 RAG 管道

本文通过从头开始构建一个简单、功能性的管道来介绍检索增强生成（RAG）。它将 RAG 解释为一种通过在提示中直接提供来自外部文档的相关文本来增强 LLM 回应的方法。该过程包括加载文档、对其进行分块、将这些块嵌入到向量中、检索与用户问题最相似的块，最后使用检索到的上下文生成答案。作者强调理解每个步骤的机制和局限性，并使用 Python 和本地嵌入来实现清晰和成本效益。