RAG知识库应用框架

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大纲/内容

上传文档

Embedding模型

提问

问题

豆包

文本向量

文本

文本分割

向量数据库 

DeepSeek

主要流程说明：1. 上传文档：用户上传相关知识文档；2. 文档提取分割：对用户知识文档进行文本提取与分割，以便进行分析；3. 文本向量化：将分割后的文本调用Embedding模型进行向量化，并存储到向量数据库；4. 问题向量化：将用户提问的文本进行向量化，获取文本向量数据；5. 语义检索：基于问题文本向量在向量数据库中进行知识数据匹配；6. 文本重排：基于语义检索结果，调用Rerank模型对结果进行重排，增强检索结果；7. 大模型能力调用：调用大模型对检索结果进行分析，并结合提示词工程， 进一步优化结果数据；8. 生成调用结果：生成大模型回答结果，并输出给用户。

创建知识库

向量检索

大模型能力调用

文本块

向量存储

基础大模型

文档提取分割

Rerank模型

Qwen

生成

文心

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