向量商店该组件存储和组织嵌入，以便根据相似度分数快速访问和检索。处理查询时，向量存储可帮助找到最相关的文档或段落。
将大型文档分块或分割成可管理的部分有助于 RAG 管道通过实现更精确的检索和生成来有效地处理和检索相关信息。
大型语言模型（LLM）
使用检索到的块并提示工程来生成响应。LLM 将检索到的数据与其自身的生成能力相结合，并由特定超参数指导以平衡响应质量和相关性。
实用函数和可视化工具
实用函数可协助完成对检索结果进行评分和排名等任务，而可视化工具则可提供有关检索和生成过程的洞察，帮助用户和开发人员理解和改进管道。
企业是否应该投资 RAG 管道以及哪些类型的公司应该投资 RAG 管道一直是个问题。为了回答这个问题，我们在下面的部分解释了 RAG 管道 LLM 的好处。
掌握 RAG 管道以实现高级 AI 性能
学习无缝集成检索和生成，以获得更智能、更快速的 AI 解决方案。
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RAG 管道的优势
随着技术的发展，品牌必须将其融入日常运营中，以实现自动化 投资者领先 并节省时间和金钱。RAG 管道就是这样一种技术。它的主要优势包括：
RAG 管道的优势
与上下文相关的回应
通过集成检索增强生成，管道可以从外部来源提取上下文相关数据。它有助于提供精确的答案，而不是仅仅依赖模型中的一般信息。
通过文档提取提高准确性
RAG 管道使用文档提取来定位和利用来自大型数据集的特定信息，以确保即使对于详细的特定领域的查询也能做出准确的响应。
特定领域的问答
通过检索外部数据作为上下文，该管道可以针对特定行业或知识领域进行量身定制的特定领域问答，使其成为针对专业用例的高度通用的解决方案。
幻觉反应减少
通过实时检索和 LlamaIndex 集成，RAG 管道将答案建立在经过验证的数据上，而不是纯粹依赖于模型的假设，从而减少幻觉（虚构或不准确的反应）。
大型语言模型的生成能力得到提升
RAG 管道利用大型语言模型 (LLM) 的生成功能，结合检索到的数据，生成不仅准确而且结构良好且细致入微的响应。
问答和实时检索
TruLens 的使用增强了实时评估和反馈机制，使得在实时检索场景中能够更可靠地回答问题。
现在您知道了 RAG 管道如何以各种方式受益，下一部分将解释如何构建 RAG 系统。
如何构建 RAG 管道？
接下来的问题是如何构建一个帮助企业解决特定问题的 RAG 管道。以下是分步过程。