python rag知识库
时间: 2025-05-13 08:50:34 浏览: 22
### Python 实现 RAG (检索增强生成) 知识库
构建基于 Python 的 RAG 系统涉及多个组件,包括数据存储、向量化处理、相似度计算以及模型推理。以下是实现这一目标的关键部分:
#### 数据预处理与向量化
为了使知识能够被有效检索,通常需要先将其转化为结构化形式并进行嵌入表示。这一步骤可以通过调用预先训练好的语言模型完成。例如,在 Hugging Face 提供的 `transformers` 库中,可以加载 Sentence-BERT 或其他适合的任务特定模型来生成高质量的文本嵌入[^1]。
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape) # 输出形状为 (n_sentences, embedding_dim)
```
上述代码展示了如何利用 `sentence-transformers` 将一组句子转换成固定维度的密集向量。
#### 向量数据库集成
一旦获得了这些高维特征表示,则需存放到支持快速近似最近邻查询的数据管理系统里。Faiss 和 Pinecone 是两个常用的开源解决方案;前者由 Facebook 开发专注于高效索引大规模集合中的点云,而后者则提供了更高级别的抽象层简化部署流程。
以 Faiss 为例:
```python
import faiss
import numpy as np
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
# 转换为 float32 类型以便兼容 FAISS API
embedding_array = np.array([emb.tolist() for emb in embeddings], dtype=np.float32)
index.add(embedding_array)
D, I = index.search(np.random.rand(10, dimension).astype('float32'), k=4)
print(I[:5]) # 邻居 ID 列表
print(D[:5]) # 对应距离值列表
```
这里我们初始化了一个简单的 L2 距离衡量标准下的平面索引实例,并执行了一次随机样本集上的 KNN 查找操作。
#### 动态更新机制
当新增加或者修改已有记录时,应当同步刷新对应的矢量表达及其关联参数设置。正如所提到那样,“每次更新原始知识文档和正反例”,都建议重新触发如下命令行脚本以确保一致性:
```bash
python3 -m huixiangdou.service.feature_store
```
此过程可能涉及到清理旧状态文件、重建全新版本的知识图谱节点关系网络等内容。
---
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