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大型语言模型（LLM）使用检索到的块并提示工程来生成响应。LLM 将检索到的数据与其自身的生成能力相结合，并由特定超参数指导以平衡响应质量和相关性。

实用函数可协助完成对检索结果进行评分和排名等任务，而可视化工具则可提供有关检索和生成过程的洞察，帮助用户和开发人员理解和改进管道。

企业是否应该投资 RAG 管道以及哪些类型的公司应该投资 RAG 管道一直是个问题。为了回答这个问题，我们在下面的部分解释了 RAG 管道 LLM 的好处。

掌握 RAG 管道以实现高级 AI 性能
学习无缝集成检索和生成，以获得更智能、更快速的 AI 解决方案。

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RAG 管道的优势
随着技术的发展，品牌必须将其融入日常运 律师电子邮件列表 营中，以实现自动化并节省时间和金钱。RAG 管道就是这样一种技术。它的主要优势包括：

RAG 管道的优势

与上下文相关的回应
通过集成检索增强生成，管道可以从外部来源提取上下文相关数据。它有助于提供精确的答案，而不是仅仅依赖模型中的一般信息。

通过文档提取提高准确性
RAG 管道使用文档提取来定位和利用来自大型数据集的特定信息，以确保即使对于详细的特定领域的查询也能做出准确的响应。

特定领域的问答
通过检索外部数据作为上下文，该管道可以针对特定行业或知识领域进行量身定制的特定领域问答，使其成为针对专业用例的高度通用的解决方案。

幻觉反应减少
通过实时检索和 LlamaIndex 集成，RAG 管道将答案建立在经过验证的数据上，而不是纯粹依赖于模型的假设，从而减少幻觉（虚构或不准确的反应）。

大型语言模型的生成能力得到提升
RAG 管道利用大型语言模型 (LLM) 的生成功能，结合检索到的数据，生成不仅准确而且结构良好且细致入微的响应。

问答和实时检索
TruLens 的使用增强了实时评估和反馈机制，使得在实时检索场景中能够更可靠地回答问题。

现在您知道了 RAG 管道如何以各种方式受益，下一部分将解释如何构建 RAG 系统。

如何构建 RAG 管道？
接下来的问题是如何构建一个帮助企业解决特定问题的 RAG 管道。以下是分步过程。

如何构建 RAG 管道

定义用例和知识库
构建管道的第一步是确定用例。确定 RAG 管道的用途，例如客户支持和研究协助。

一旦确定了用例，请选择或创建一个数据源，例如文档、文章或结构化数据库，管道将从中检索信息。

预处理和索引数据
接下来，使用文本分割器将大型文档分成更小、更易于管理的部分或“块”，以便于检索。然后，使用嵌入模型将文本块转换为可捕获语义含义的向量嵌入。

完成后，将这些嵌入存储在向量存储中，如 Pinecone、Weaviate 和 FAISS，以实现有效的基于相似性的检索。