RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成的方法，能够在生成文本的过程中利用外部知识库或语境来提高生成文本的质量和准确性。在当前的LLM（Large Language Model）时代，RAG技术显得尤为重要，其结合了检索和生成两种文本处理方式的优势，能够有效地解决一系列文本处理任务中的挑战。
RAG技术介绍
RAG技术介绍
RAG技术的核心思想是在生成文本时，利用外部的知识库或语境来指导文本的生成过程。通常情况下，RAG模型由两部分组成：检索器和生成器。检索器负责从外部知识库中检索相关信息或语境，而生成器则根据检索到的信息来生成文本。这种结合了检索和生成的方式能够有效地提高生成文本的质量和多样性。
RAG对于LLM的重要性
在当前的LLM时代，模型的规模越来越大，其可以生成的文本内容也越来越丰富。然而，即使是规模庞大的LLM，也难以涵盖所有可能的文本内容和语境。而RAG技术恰恰弥补了这一不足，通过引入外部知识库或语境，使得模型可以生成更加准确和丰富的文本内容。
具体来说，RAG技术在LLM时代的重要性体现在以下几个方面：
文本生成的多样性：通过引入外部知识库或语境，RAG技术可以帮助LLM生成更加多样化的文本内容，从而提高文本生成的灵活性和适用性。
文本质量的提升：外部知识库中的信息可以为文本生成提供更加准确和丰富的语境，从而提高生成文本的质量和准确性。
信息检索与生成的结合：RAG技术将信息检索与文本生成有机地结合在一起，充分利用了两种不同方式处理文本的优势，从而提高了文本处理任务的效率和效果。
RAG入门
精通RAG
在使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的过程中，我们可能会面临一些痛点，但是这些问题都可以通过一些方法来解决。下面是对RAG痛点的总结以及相应的解决办法：
文本获取
pdf2word
精准换行问题
有时候在将PDF文档转换为Word格式时，可能会遇到精准换行的问题，导致文本排版混乱。解决这个问题的方法可以是选择更高质量的PDF转换工具，或者使用特定的格式化工具来处理转换后的文本。
表格提取（待更新）
在处理包含表格的PDF文档时，需要一种有效的方法来提取表格数据。目前，针对表格提取的方法还在不断更新中，可以关注相关的技术进展并选择适合的解决方案。
图片提取（待更新）
对于包含图片的PDF文档，需要将图片提取出来并进行处理。这可以通过使用专门的图像处理工具或者PDF转换工具中的图片提取功能来实现。
pdf2html
文本切割文本转向量
文本切割
在将文本转换为向量表示之前，需要对文本进行切割和预处理。可以尝试多种文本切割方法，并结合适当的文本预处理技术来提高文本切割的准确性和效率。
文本转向量
选择合适的文本表示方法对于后续的处理非常重要。传统的词嵌入算法如Word2Vec、GloVe和FastText都是不错的选择，但也可以尝试使用更先进的模型，如OpenAI的embedding模型，以获得更好的性能。
多种文本切割+转向量方法 向量数据库知识问答前期操作：文档切割/文档向量/chatgpt + langchain| NLTK | BERT | text2vect |
文档切分流程总结
传统词嵌入算法比较词嵌入算法比较 Word2Vec GloVe FastText 目前还是openai的embedding模型好用
文本摘要关键词提取
一篇搞定文本摘要\关键字提取，包含SnowNLP|TextRank4ZH|大模型|TF-IDF
文本摘要
对于长文本，提取关键信息以生成文本摘要是很有必要的。可以尝试使用各种文本摘要算法，如TextRank4ZH、SnowNLP等，或者使用大型预训练语言模型来生成更加准确和连贯的摘要内容。
关键词提取
除了生成摘要外，提取关键词也是很重要的。TF-IDF、TextRank等算法都可以用于关键词提取，选择合适的算法可以根据具体需求和文本特点来确定。
存入矢量数据库
矢量数据库选择
选择合适的矢量数据库对于存储和检索文本向量表示至关重要。在选择矢量数据库时，需要考虑数据规模、检索效率、支持的查询功能等因素，可以参考相关技术介绍并根据实际情况进行选型。
VDB选择 【一篇入门VDB】矢量数据库-从技术介绍到选型方向
通过有效解决以上问题，可以更好地应用RAG技术，并充分发挥其在文本生成和检索中的优势。
