使用 Vercel 和 Nextjs 技术开发一个 RAG（检索增强生成）系统

发布时间：2024年07月19日

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Baptiste Adrien 在X上介绍了其正在使用 @vercel 和 @nextjs 技术，开发一个 RAG（检索增强生成）系统，他分享整个开发的流程。

详细直观的介绍了RAG（检索增强生成）的基本原理和构建框架。

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开发 RAG 系统的第一步是准备文档。这些文档将作为系统的基础数据。

接下来，使用 OCR（光学字符识别）模型处理文档。如果需要，该模型可以从图像中提取文本。

将提取的文本分解为更小、更易管理的部分。这种分块处理有助于提高后续处理和分析的效率。

将每个文本块通过嵌入模型转换为向量。这些向量是捕捉文本语义含义的数字表示。

将生成的向量存储在一个向量数据库中。这个数据库使系统能够根据语义相似性高效地检索相关信息。

用户通过系统输入问题。这个问题将用于从向量数据库中检索最相关的信息。

将用户输入的问题使用相同的嵌入模型进行处理，确保问题和文本块都在同一个向量空间中。

系统根据相似性将嵌入的问题与数据库中的向量进行匹配，并检索出最相似的文本块。

系统根据相似度得分检索最相关的文档。然后，LLM（大语言模型）处理这些相关信息，生成对用户问题的详细回答。

最终答案呈现给用户。这些答案是从检索到的文档中最相关的信息生成的，确保了准确性和相关性。

这篇指南详细介绍了如何构建一个基于检索增强生成（RAG）技术的聊天机器人应用。RAG技术通过为大型语言模型（LLM）提供与提示相关的特定信息来增强其生成能力。其关键步骤包括：

RAG的基本概念：RAG是一种为LLM提供特定上下文信息以增强其生成能力的过程。
重要性：解决LLM只能基于其训练数据回答问题的问题，通过检索相关信息并传递给模型作为上下文来提供准确回答。
Embedding和向量数据库：用向量表示单词、短语或图像，通过计算向量之间的相似性来实现语义搜索。
内容分块：将源材料分解成更小的部分进行嵌入，然后存储在数据库中，以提高嵌入的质量。
项目设置：使用Next.js 14、Vercel AI SDK、OpenAI、Drizzle ORM、Postgres和pgvector、shadcn-ui和TailwindCSS等技术栈进行项目开发。

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