rag毕设

### 关于RAG（检索增强生成）的毕业设计主题及相关资料 #### RAG技术概述 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合信息检索和自然语言生成的技术，旨在利用外部知识库来提升生成模型的效果。这种技术可以有效解决传统生成模型中存在的“幻觉”问题，即生成的内容可能与事实不符的情况[^1]。 #### 可选毕业设计主题 以下是几个适合围绕RAG展开的毕业设计主题： 1. **基于RAG的问答系统开发** 构建一个支持实时检索并生成高质量答案的问答系统。该系统可以通过搜索引擎获取相关文档片段，并将其作为上下文输入到生成模型中，从而提高回答准确性[^3]。 2. **纠正性检索增强生成(Corrective RAG)的应用研究** 探讨如何改进现有的RAG框架，在发现错误信息时自动修正或补充更可靠的数据源。这涉及到了解CRAG的工作机制及其组件——内容质检员、网络搜索模块以及信息融合算法的设计实现。 3. **跨领域适应性的RAG模型优化** 分析不同类型数据集(如学术文章 vs 商业报告)对于预训练模型表现的影响，并尝试调整策略降低特定场景下的标注开销。考虑到很多公开可用的大规模语言模型(LLMs)，尤其是那些专注于科学文献处理的版本，往往难以很好地适用于非LaTeX格式文件解析任务[^2]。 4. **个性化推荐服务中的RAG集成方案** 设计一款能够根据不同用户的兴趣偏好动态调整检索范围和服务方式的产品原型。此项目需考虑用户体验因素，比如未登录状态下仅允许有限访问权限等问题[^4]。 5. **多模态RAG架构探索** 尝试将视觉或其他感官维度加入传统的文本型RAG流程之中，形成更加丰富的交互体验形式。例如，当用户上传图片询问其中包含什么物品时，除了文字描述外还能提供关联商品链接等附加价值信息。 #### 技术栈建议 - 编程语言：Python 是首选工具之一，因为它拥有强大的机器学习库生态体系。 - 数据管理：采用 Elasticsearch 或 Milvus 这样的向量数据库存储索引过的海量语料资源。 - NLP 模型选用：Hugging Face Transformers 提供了大量的预训练权重可供下载使用；也可以自己动手Fine-tune 得到定制化效果更好的子型号实例。 ```python from transformers import RagTokenizer, RagTokenForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq") question = "What is the capital of France?" input_ids = tokenizer(question, return_tensors="pt").input_ids outputs = model.generate(input_ids) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"Question: {question}\nAnswer:{answer}") ``` 上述代码展示了如何加载官方发布的Facebook版RAG-Token-NQ模型并通过简单提问得到相应回复的过程。