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原標題：從問題到解法！對于大模型RAG技術的一些復盤思考
關鍵字：向量,模型,文本,用戶,語義
文章來源：算法邦
內容字數：6670字

內容摘要：

智猩猩和智東西發起主辦的2024中國生成式AI大會將于4月18-19日在北京舉辦。主會場將進行開幕式、大模型專場、AI Infra專場和AIGC應用專場；分會場將進行具身智能技術研討會、AI智能體技術研討會和中國智算中心創新論壇。掃名，也可咨詢。最近在公司完成了一個內部知識問答應用，實現流程很簡單，實際上就是Langchain那一套：
對文檔進行切片
將切片后的文本塊轉變為向量形式存儲至向量庫中
用戶問題轉換為向量
匹配用戶問題向量和向量庫中各文本塊向量的相關度
將最相關的Top 5文本塊和問題拼接起來，形成Prompt輸入給大模型
將大模型的答案返回給用戶
具體可以參考下圖，這個流程的打通其實特別容易，基本上1天就能把架子搭起來，然后開發好了API對外服務。并且在嘗試了幾個通用的文檔后，覺得效果也不錯。
但是，當公司內部真實文檔導入之后，效果急轉直下。
當時初步分析，有以下幾個原因：
1. 文檔種類多
有doc、ppt、excel、pdf，pdf也有掃描版和文字版。
doc類的文檔相對來說還比較容易處理，畢竟大部分內容是文字，信息密度較高。但是也有少量圖文混排的情況。
Excel

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統思考。