LLM+RAG
时间: 2025-03-19 20:06:59 浏览: 67
### LLM与RAG结合的技术实现
#### 技术架构概述
LLM与RAG的结合可以通过一种混合式的架构来完成,其中检索模块负责从外部知识源获取相关信息,而生成模块则利用这些信息生成高质量的回答。这种方法不仅提高了模型的知识覆盖范围,还显著降低了错误率和“幻觉”现象的发生概率[^4]。
#### 数据流过程
在具体的实施过程中,当接收到一个问题时,系统会先通过检索器访问外部数据库或文档集合,提取出与问题最相关的若干片段作为上下文输入。随后,这些片段连同原始问题一起传递至预训练好的大型语言模型中进行处理并最终输出答案[^1]。
#### 实现优势
此方法的优势在于其能够动态地调用最新、最准确的数据资源支持实时查询需求,而不依赖于固定时间点之前已有的静态参数化记忆内容。因此,在面对快速变化领域内的新情况或者需要高度精确表述的任务场景下尤为适用[^3]。
```python
def rag_based_llm(query, database):
# Step 1: Retrieve relevant documents from the external knowledge base.
retrieved_docs = retrieve_relevant_documents(query, database)
# Step 2: Pass both query and retrieved information into an LLM for generation.
response = large_language_model.generate(query=query, context=retrieved_docs)
return response
# Example function definitions (not actual implementations).
def retrieve_relevant_documents(query, db): ...
large_language_model = LargeLanguageModel()...
```
上述伪代码展示了基本的工作流程:对于每一个用户提问 `query` ,我们都会去对应的资料库 `database` 中寻找关联条目;之后把找到的结果送入到我们的大语言模型里头加工成最后答复形式。
#### 应用实例分析
实际操作层面来看,这样的组合已经被广泛采纳用于创建智能客服对话代理程序还有其他涉及自然语言理解的应用场合之中。比如某些公司正在开发的产品线里面就包含了此类技术的支持方案设计思路讨论等内容[^2]。
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