llm+rag的uml
时间: 2025-06-23 12:28:54 浏览: 17
### 关于LLM和RAG的UML图或建模信息
#### 大型语言模型(LLM)路由的概念
大型语言模型(LLM)路由的核心理念在于分析传入查询并决定哪个LLM最适合处理该特定请求[^1]。
#### 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
为了更好地理解RAG的工作机制以及其与传统纯生成式模型的区别,可以通过创建一系列UML图表来展示不同组件之间的交互过程:
- **类图(Class Diagram)** 描述参与系统的各个实体及其属性、操作;这有助于识别负责检索文档片段的数据源接口,以及用于融合这些片段以形成最终响应的生成器模块。
- **序列图(Sequence Diagrams)** 显示消息传递的时间顺序,可用于说明当接收到用户输入时,系统内部发生的调用链路——从初始解析到通过搜索引擎获取上下文相关的信息片段,再到利用预训练的语言模型合成答案的过程。
- **活动图(Activity Diagrams)** 展现工作流中的决策节点和并发路径,适合用来解释基于某些条件选择不同的检索策略或是调整生成参数的情况。
下面是一个简化版的RAG架构示意图表示法:
```mermaid
classDiagram
class UserInput {
+String text
}
class DocumentRetriever {
<<interface>>
+List<Document> retrieve(String query)
}
class LanguageModel {
+String generate(List<String> contexts)
}
class ResponseGenerator {
+String createResponse(UserInput input, List<Document> docs)
}
UserInput -->|queries| DocumentRetriever : sends
DocumentRetriever -->|retrieves documents based on| UserInput : uses
DocumentRetriever -->|provides context to| LanguageModel : passes
LanguageModel -->|generates response with| ResponseGenerator : assists
```
此图仅作为概念性的指导而非精确的技术规格说明书。实际应用中可能还需要考虑更多细节,比如错误处理逻辑、缓存机制等。
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