大模型中RAG模型的检索过程是如何实现的？（附最佳实践资料）
RAG模型的检索过程主要涉及以下几个步骤：
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向量化（Embedding）：首先，需要将外部知识库中的文档转换为计算机能够理解的向量形式。这一步骤通常使用预训练的嵌入模型（如BERT、GPT等）将文本转换为高维向量。
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存储向量：将转换得到的向量存储到向量数据库中，如使用Chroma和AzureOpenAIEmbeddings等工具。
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创建检索器（Retriever）：基于向量数据库，创建一个检索器用于后续的文档检索。这个检索器会在向量空间中查找与用户问题最相似的文档。
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检索（Retrieval）：当用户提出问题时，检索器会利用嵌入模型将用户问题也转换为向量，并在向量数据库中查找最相似的文档。这一过程通常基于向量相似度进行，可以是最近邻搜索或其他相似度度量方法。
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重排序筛选（Reranker）：在初步检索后，可能会使用重排序模型对检索结果进行相关性排序，以选取最相关的文本块。
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检索结果：最终，检索器会返回与用户问题最相关的文档或文本块，这些内容将作为上下文信息提供给生成模型。
通过上述步骤，RAG模型能够从大量的数据中检索出与用户查询最相关的信息，为生成过程提供支持，使得生成的回答更加准确和丰富。
