如何构建一个rag 系统的搜索增强模块——知识库

主要是做学习记录，本文来自ai的回答，现在ai 太强大了，基本事事问ai......

数据收集与准备

数据的来源：

• 保证数据库的数据来源可靠，权威（如文档，数据库，api 等）
• 数据的格式：统一数据格式（如 json、csv、文本等）
• 数据清晰: 去除噪声数据（如重复、无效、或者过时的信息）
• 分片知识: 将长文档分片分割成适合检索的小段（如200~500）,以提高检索效率

数据库的构建

• 嵌入向量存储：使用向量数据库（faiss, weaviate）
• 元数据存储：为每一段文本添加元数据，方便进行过滤以及排序

嵌入生成

• 选择嵌入模型
• 嵌入质量：确保生成的嵌入向量可以准确的表示文本语意
• 更新机制：定期重新生成嵌入， 确保知识库与最新数据同步

检索机制

• 检索方法：选择合适的检索方法
• 过滤条件：支持基于元数据的过滤（如按日期，类别筛选）
• 排序策略：根据相关性或其他权重排序检索结果

系统集成

• 生成模型：结合生成模型，处理检索到的内容，生成最终回答
• 检索增强：确保生成模型能有效利用检索结果
• 反馈机制：允许用户反馈数据质量，持续改进知识库，以及检索逻辑

维护与更新

• 数据更新：定期添加、删除或修改知识库的内容
• 监控与调试：监控系统性能，及时修复问题