RAG原理第一步用户输入query查询Readis有返回问题没有查询mysql数据第二步基于query实现Mysql数据库检索如果阈值0.85就认为问题比较明确直接返回对应的答案否则进入RAG检索系统第三步搭建本地知识库本地文件加载文档分词转化词向量存库milvus第四步基于milvus的向量数据库将query进行向量表示并从向量数据库检索出相似的top-k的文本片段第五步并将query和 检索出的的top-k片段拼接送大模型并预测LangChain组件Models:模型各类模型和模型合集例如GPT-4Prompts:提示包括提示提管理提示词优化提示词序列化Chains:链一系列对各种组件的调用Memory:记忆用来保存和模型交互的上下文状态Indexs:索引 用来结构化文档便于和模型交互Agents:代理决定模型采用那些行动执行并观察流程知道完成为止