如何打造高性能RAG系统：从原型到生产级的16种实战技巧（第1部分）_如何用langlain构建高效的rag系统

引言

从理论上讲，实现一个RAG（检索增强生成）系统似乎很简单——连接向量数据库、处理文档、嵌入数据、嵌入查询、查询向量数据库，然后提示大语言模型。

但在实践中，将一个原型转化为高性能应用完全是另一回事。

许多开发者可以在几周内构建出他们的第一个LLM驱动的工具，但很快就会发现，将其扩展到实际应用才是真正的工作开始。

性能瓶颈、幻觉和低效的检索管道可能会将一个最初看起来很有前途的系统变成一个不可靠的系统。

本指南面向那些已经超越实验阶段，现在专注于构建生产级RAG应用的人。

我们将超越基础知识，探索16种实用技术来优化检索、提高响应质量并优化速度。

但在深入之前，让我们先回顾一下标准RAG设置的关键组件，以确定可以在哪些方面进行改进。

生产级解决方案需要什么？

LLM的快速发展令人印象深刻，但说实话——对RAG性能影响最大的不是仅仅升级到最新模型。相反，它来自于基础要素，即：

☑ 数据的质量。
☑ 数据准备的好坏。
☑ 数据处理的效率。

就是这样！

无论是在推理还是数据摄取过程中，从清理和结构化信息到检索正确上下文的每一步，都会影响最终输出。