RAG即Retrieval-Augmented Generation检索增强生成Rag使用场景有一份资料希望AI基于这份资料回答Rag基本流程准备提问前分片将一篇文档分成多份字数/段落/章节/页码…索引1、通过Embedding将片段文本转换为向量2、将片段文本和片段向量存入向量数据库中回答提问后召回搜索与用户问题相关的片段使用向量相似度计算方法重排重新排序使用cross-encoder方式比召回步骤直接排序准确率高生成将重排得到的相似率最高的几个切片推给大模型由大模型生成答案