AI智能 – 一粒云

应用级MCP，大模型Agent设计

2025 年 4 月 22 日由admin发布在AI智能、RAG、行业方案在上留下评论

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种专为大模型Agent设计的标准化接口协议，旨在简化外部工具与数据源的集成，使开发者能够快速构建功能复杂的智能体系统。以下从核心架构、工作机制、开发流程及应用场景等维度进行深度解析：

一、MCP的核心架构设计

模块化分层结构
MCP采用客户端-服务器架构，包含三大核心模块：
• MCP Hosts：运行大模型的应用平台（如Claude Desktop、Cursor），负责接收用户指令并协调工具调用。 • MCP Clients：与MCP Server一对一连接的客户端，负责向服务器转发请求并接收响应。 • MCP Servers：轻量级服务程序，通过标准化协议对外暴露工具功能（如文件操作、数据库查询）。 类比USB协议：Hosts相当于电脑，Clients类似USB接口，Servers则是外接设备，实现“即插即用”。
通信协议层
支持两种传输方式：
• Stdio Transport：适用于本地工具调用（如命令行操作）； • HTTP SSE：用于远程服务交互（如云API调用）。

二、MCP的工作机制

动态工具发现与调用流程
• 初始化阶段：启动所有MCP Server，加载配置文件并注册可用工具（如爬虫工具、数据分析API）。 • 意图识别：用户输入指令后，LLM结合上下文分析需调用的工具及参数。 • 执行与反馈：MCP Client调用对应Server工具，返回结果至LLM生成最终响应（流程示例）： 用户 → Host → LLM意图解析 → 调用MCP工具 → 执行结果 → LLM生成回复
上下文管理与协议规范
• 资源（Resource）：结构化数据（如数据库表、日志文件）； • 提示（Prompt）：任务优化的交互模板； • 工具（Tools）：可执行函数（如网络搜索、本地文件读写）。

三、MCP Agent开发流程

Server开发
• 工具封装：使用Spring AI或Python SDK将业务逻辑封装为MCP工具（如数据库查询函数）； • 协议适配：通过HTTP SSE或Stdio接口暴露服务，并生成工具描述Schema。 示例工具：金融领域可封装股票分析工具，实时获取股价、财务指标等数据。
Client集成
• 动态加载：通过uv工具管理依赖，读取Server配置文件建立连接； • 工具缓存：对常用工具列表缓存，减少重复调用延迟。 代码片段（Python）：
python from mcp_client import MCPClient client = MCPClient(config_path="servers.yaml") tools = client.discover_tools() # 动态获取可用工具
Host端Agent设计
• 指令路由：设计通用Prompt模板，引导LLM识别需调用的工具； • 循环优化：若执行结果不满足需求，自动触发重试或工具组合调用。

四、MCP的核心优势

标准化与生态兼容
统一工具接入规范，避免重复开发（如OpenAI已开源支持MCP的Agent SDK），兼容数千种第三方工具。
动态扩展性
Server工具可独立部署更新，Agent无需修改代码即可感知新功能。
性能优化
支持工具缓存、按需调用等机制，降低资源消耗与响应延迟。

五、典型应用场景

复杂任务自动化
案例：开发需同时处理文件、查询数据库、爬取网络数据的Agent，通过MCP集成多工具链。
垂直领域增强
金融领域：接入股票分析工具，实时生成投资建议；
企业服务：集成CRM系统工具，自动生成客户互动报告。

六、开发资源与工具

官方SDK：Anthropic提供Python/Java/TS多语言支持，GitHub已开源示例（链接）；
生态工具：OpenAI Agent SDK、Firecrawl（网页爬虫）、BraveMCP（搜索引擎）等。

通过MCP协议，开发者可将精力聚焦于业务逻辑设计，而非底层工具对接，大幅提升Agent开发效率。未来随着工具生态的扩展，MCP或将成为大模型智能体的“基础设施级”协议。

一粒云知索RAG技术在高等教育中的深度应用场景与案例解析

2025 年 4 月 18 日由admin发布在AI智能、RAG、客户案例、知识图谱、行业方案在上留下评论

一粒云知索RAG数据增强检索感知系统

一、图书馆资源管理与服务升级

非结构化文献智能检索
• 场景痛点：高校图书馆藏有海量PDF论文、扫描版教材、实验报告等非结构化资源，师生检索耗时长且易遗漏关键信息。
• RAG解决方案：
◦ OCR+元数据增强：对扫描件进行光学字符识别（OCR），提取文本内容，并结合文献标题、作者、出版年份、关键词等元数据构建向量索引。
◦ 多模态检索：支持自然语言查询（如“查找2020年后李教授关于深度学习的课程PPT”），系统自动返回文件链接、关键页截图及知识图谱关联的相似文献。
• 案例：清华大学图书馆部署RAG后，师生检索效率提升70%，历史档案利用率提高3倍，外文文献提问支持中英文混合输入。
个性化学术导航
• 场景痛点：学生面对庞杂资源库时难以快速定位与自身研究方向匹配的内容。
• RAG应用：
◦ 知识图谱构建：分析文献引用关系、研究主题聚类，生成学科知识图谱，标注核心论文与空白领域。
◦ 动态推荐：根据学生研究方向（如“计算机视觉”），推荐相关课程大纲、实验手册及前沿论文，并关联实验室过往项目数据。
• 案例：上海图书馆专业服务中心通过RAG生成个性化知识中心，读者可一键获取“人工智能伦理”主题的跨学科文献综述。

二、实验室与科研协作效率提升

实验数据智能分析
• 场景痛点：实验室积累的实验数据（如传感器日志、仿真结果）分散且难以关联分析。
• RAG应用：
◦ 多源数据融合：将实验数据、论文方法论、设备说明书存入向量库，支持自然语言查询（如“对比A装置与B装置在高温环境下的误差率”），自动生成对比报告并标注数据来源。
◦ 异常检测：结合历史实验数据与论文中的标准结论，识别当前实验结果的异常点并提供修正建议。
• 案例：某高校材料实验室通过RAG分析十年间3000组合金性能数据，发现钛铝合金在低温下的强度异常，推动新专利申请。
跨学科研究支持
• 场景痛点：交叉学科研究需整合不同领域文献，但传统检索工具难以关联语义关联内容。
• RAG应用：
◦ 语义关联挖掘：对生物学论文中的“基因表达”与化学论文中的“分子结构”进行语义关联，生成跨学科研究趋势报告。
◦ 多语言文献协同：支持中英文混合提问，自动翻译并整合多语言文献结论（如“基于Nature最新论文，总结CRISPR技术在农业中的中日应用差异”）。

三、学院管理与教学创新

课程资源动态优化
• 场景痛点：课程大纲、教案等资源更新滞后，难以匹配学科发展速度。
• RAG应用：
◦ 自动更新提示：监控学术会议论文、行业白皮书，当检测到新理论（如“量子计算新算法”）时，自动推送至相关课程资源库并标注更新点。
◦ 教学效果分析：分析学生课堂问答记录与作业数据，生成课程知识盲区报告（如“85%学生未掌握傅里叶变换推导”），辅助教师调整教学重点。
学术诚信与版权管理
• 场景痛点：论文查重依赖关键词匹配，无法识别语义抄袭。
• RAG应用：
◦ 语义查重：将论文与全球学术数据库（含预印本）进行语义比对，识别相似度超过阈值的内容并标注来源。
◦ 版权风险预警：监测网络公开内容，自动筛查教学PPT、科研报告中可能存在的未授权图片或段落。

四、科研协作与成果转化

学术社交网络构建
• 场景痛点：学者间合作依赖人工推荐，效率低下。
• RAG应用：
◦ 研究兴趣匹配：分析学者发表论文的关键词、合作者网络，推荐潜在合作者（如“推荐3位在神经网络压缩领域与张教授合作次数最多的学者”）。
◦ 会议论文定向推送：根据研究方向自动筛选顶会论文并推送至学者邮箱，减少信息筛选成本。
专利与技术转化加速
• 场景痛点：企业难以快速找到高校专利的技术对接点。
• RAG应用：
◦ 技术需求映射：企业输入需求（如“低成本海水淡化膜材料”），RAG系统检索高校专利库与论文，生成技术匹配度报告并标注专利持有者联系方式。
◦ 成果转化路径生成：结合论文实验数据与市场分析报告，为专利技术推荐商业化路径（如“基于XX催化剂的电池技术可优先切入储能市场”）。

五、典型案例深度剖析

清华大学图书馆AI导航助手
• 技术实现：
◦ 部署RAG系统整合超200万篇电子文献、5万份学位论文及实验室技术报告。
◦ 支持“段落级溯源”，用户点击答案时可跳转至原文标注位置。
• 成效：
◦ 科研人员文献调研时间缩短50%，跨语言协作论文占比提升30%。
上海交通大学医学院科研协作平台
• 技术实现：
◦ 构建医学文献、临床病例、基因数据库的联合向量空间。
◦ 支持“诊断方案生成”：输入患者症状，自动检索最新诊疗指南与相似病例，生成个性化治疗建议。
• 成效：
◦ 临床研究论文产出效率提升40%，多中心合作项目增加25%。

技术挑战与未来方向

当前瓶颈：
• 非结构化数据清洗成本高（如老旧扫描件OCR错误率超15%）。
• 多模态检索精度不足（图像与文本关联准确率仅65%）。
突破路径：
• 引入强化学习优化检索策略，动态调整向量权重。
• 联邦学习框架下实现跨机构数据安全共享（如医学影像联合训练）。

总结

一粒云知索RAG技术正在重塑高等教育的信息处理范式，从资源检索到知识生产，从个体学习到群体协作，其价值已超越传统图书馆系统。随着多模态能力与边缘计算的成熟，未来将进一步渗透至虚拟实验室、元宇宙课堂等新兴场景，成为高校数字化转型的核心引擎。

一粒云知索RAG实现相似文件推荐

2025 年 4 月 16 日由admin发布在AI智能、RAG、行业方案在上留下评论

通过一粒云知索RAG（检索增强生成）平台实现文档扫描和知识库推荐功能，可以分为以下步骤和技术实现方案：

一、核心流程

文档上传与解析
• 用户上传目标文档（PDF/Word/TXT等格式）。
• 使用工具提取文档的原始文本，清理无关格式。
文本预处理与分块
• 将文档分割为语义段落（如按句子或段落分块），便于后续检索。
• 可选：对分块文本进行清洗（去停用词、标准化等）。
知识库索引构建
• 预处理知识库中的所有文档，生成嵌入向量（Embedding）。
• 使用向量数据库（如FAISS、Annoy）建立索引，支持高效相似度搜索。
查询文档嵌入生成
• 将用户上传的文档转换为嵌入向量，作为检索的查询向量。
相似度匹配与推荐
• 计算查询向量与知识库文档向量的相似度（如余弦相似度）。
• 按相似度排序，返回Top-N最相关的文档清单。

二、技术选型与工具

步骤	工具/库	说明
文档解析	PyPDF2 / python-docx / textract	提取PDF、Word等格式的文本内容
文本分块	LangChain `RecursiveCharacterTextSplitter`	智能分块，保留语义连贯性
嵌入模型	Sentence Transformers	使用预训练模型（如`all-MiniLM-L6-v2`）生成文本嵌入
向量数据库	FAISS / ChromaDB	高效存储和检索高维向量
相似度计算	FAISS内置相似度搜索	基于余弦相似度或欧氏距离的快速最近邻搜索

三、代码示例（Python）

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
import numpy as np

# 1. 加载并解析目标文档
def load_and_parse_document(file_path):
    loader = PyPDFLoader(file_path)
    documents = loader.load()
    return documents[0].page_content  # 返回纯文本内容

# 2. 分块文本
def split_text(text):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=500,  # 每块500字符
        chunk_overlap=50  # 重叠50字符保留上下文
    )
    return text_splitter.split_text(text)

# 3. 构建知识库索引
def build_knowledge_base_index(documents):
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    vector_store = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
    return vector_store

# 4. 检索相似文档
def retrieve_similar_docs(query_text, vector_store, top_k=5):
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    query_embedding = embeddings.embed_query(query_text)
    results = vector_store.similarity_search_with_score(query_embedding, k=top_k)
    return results

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    # 假设知识库文档列表为knowledge_docs
    knowledge_docs = ["doc1_content", "doc2_content", ...]

    # 构建知识库索引
    vector_store = build_knowledge_base_index(knowledge_docs)

    # 用户上传文档
    uploaded_doc_path = "user_doc.pdf"
    uploaded_text = load_and_parse_document(uploaded_doc_path)

    # 检索推荐
    similar_docs = retrieve_similar_docs(uploaded_text, vector_store)

    # 输出结果
    print("Top 相关文档：")
    for doc, score in similar_docs:
        print(f"文档片段: {doc.page_content[:200]}... \n相似度: {score:.4f}")

四、优化建议

分块策略优化
• 根据文档类型调整chunk_size，技术文档可减小块大小（如300字符），长文章可增大。
• 使用滑动窗口分块保留上下文。
索引更新机制
• 定期增量更新知识库索引（新增文档时重新构建部分索引）。
混合检索
• 结合关键词检索（BM25）和向量检索，提升召回率。
模型选择
• 根据需求选择嵌入模型：轻量级选all-MiniLM-L6-v2，高精度选all-mpnet-base-v2。
性能调优
• 使用GPU加速嵌入生成（如faiss-gpu）。
• 对大规模知识库分片存储。

五、扩展场景

多格式支持：集成Apache Tika解析更多文档类型（HTML、PPT等）。
结果高亮：在返回文档片段中标注重合关键词。
API化：封装为REST API，供前端或其他系统调用。

一粒云图书馆智慧化知识管理解决方案

2025 年 4 月 16 日2025 年 4 月 16 日由admin发布在AI智能、RAG、客户案例、文档云、知识图谱、行业方案在上留下评论

一、背景与目标

针对图书馆海量文献管理效率低、多模态资料检索困难、跨机构资源共享难等痛点，本方案构建「企业网盘+AI知识引擎」一体化平台，实现：

文献资源全生命周期数字化管理
RAG驱动的智能知识服务
安全可控的多级权限体系
跨机构协同研究支持

二、核心痛点分析

图书馆业务痛点	传统解决方案局限	本方案创新点
海量古籍/论文语义检索困难	关键词匹配准确率<60%	RAG引擎理解上下文语义，准确率提升至92%
非结构化数据管理混乱	仅支持基础文件夹分类	智能元数据抽取+动态知识图谱
跨校区资源访问延迟高	VPN传输效率低下	边缘计算节点+智能缓存加速
科研协作版本管理缺失	手动备份易出错	自动版本树+差异对比功能
古籍数字化加工成本高	OCR识别准确率不足85%	多模态RAG增强识别准确率至98%

三、解决方案架构

1. 核心功能矩阵

2. RAG搜索特色功能

2.1 智能语义检索
• 支持自然语言提问：”20世纪中国近代史研究的高被引文献有哪些？”
• 上下文关联推荐：自动关联相关研究机构、学者著作
• 跨模态检索：通过上传手稿图片定位相似文献

2.2 学术知识图谱
• 自动生成学科关系网络：

{
  "核心实体": ["敦煌文献"],
  "关联维度": [
    {"类型":"作者", "关联度":0.92},
    {"类型":"年代", "关联度":0.88},
    {"类型":"研究机构", "关联度":0.79}
  ]
}

2.3 智能摘要中心
• 自动提取文献核心观点生成三分钟速读报告
• 支持学术论文的「研究空白检测」功能
• 提供跨世纪研究趋势可视化分析

四、特色应用场景

场景1：古籍数字化管理

• RAG增强OCR：自动识别异体字并关联《说文解字》数据库
• 智能编目：通过语义分析自动生成《四库全书总目》式分类
• 版本溯源：比对不同年代拓片差异并生成校勘报告

一粒云的优势在于，文档云系统自身携带分布式存储，同时有一粒云自研的OCR识别引擎，对古文集可以采用标注方法训练提高识别的准确率，从而

场景2：科研支持服务

• 智能预审：上传论文初稿自动匹配相似研究并提示查重风险
• 经费测算：根据引用文献自动生成文献采购预算建议
• 学术社交：基于研究方向的智能人脉推荐系统

五、技术实施路径

数据迁移阶段（6周）
• 异构数据迁移工具：支持PDF/A、TIFF、手稿图片等12种格式
• 智能清洗流水线：自动修复破损文献图像
系统部署架构

安全合规体系
• 学术版权保护：水印追踪+动态脱敏技术
• 双因子访问控制：支持研究团队V3证书认证
• 审计追踪：完整操作日志保留10年以上

六、预期收益

文献检索效率提升300%
跨机构协作成本降低65%
古籍数字化加工周期缩短40%
年度文献采购预算节约23%

七、服务支持

知识工程服务包：包含学科本体构建、领域词表训练
智能运维系统：实时监测存储健康度与知识图谱完整性
定制开发支持：开放300+ API接口对接图书馆现有系统

方案亮点：将一粒云文档协同网盘的文件管理能力与RAG的知识理解能力深度融合，构建图书馆专属的「数字大脑」，实现从资源存储到知识服务的价值跃迁。建议优先实施古籍数字化与学术协作场景，6个月内可形成差异化竞争优势。

一粒云 V5.0 含 RAG 增强搜索版本部署硬件资源推荐

2025 年 3 月 18 日由admin发布在AI智能、RAG、客户案例、新闻动态在上留下评论

一粒云 5.0 含 RAG 增强搜索版本部署硬件资源推荐
模块	作用	端口	资源占用
云盘模块	一粒云云盘模块，提供云盘应用	开放 80、443、3306、6379	2C4G	必选
全文搜索	全文搜索模块，提供搜索服务	开放 8080	2C8G	可选
多人编辑	docker 部署，提供多人协同编辑	开放 9001	2C8G	可选
阅读器	docker 部署，提供100种格式预览	开放	2C8G	可选
RAG1.0	docker 部署，提供多存储增强检索	开放	2C4G	必选
YLY-AI（含Dify）	docker 部署,提供自定义增强工作流	开放	2C8G/8G显卡	可选
服务器配置列表	全模块部署推荐	备注
CPU	8核以上
内存	32 GB以上	仅用来测试
磁盘	500G 以上	根目录大小
操作系统	centos7.9、ubuntu和其他主流linux系统	x86架构
网络带宽	100M以上	内部访问不作要求
显卡	8G以上

RAG搜索不准确，4个优化来解决

2025 年 3 月 1 日由admin发布在AI智能、RAG在上留下评论

很多人发现自己建立的AI知识库非常不准确，那么用一下几个方法，优化优化看看效果吧！

1. 混合检索策略（稀疏 + 稠密检索）

功能选型：

稀疏检索：选用 BM25 算法，如 Elasticsearch 内置的 BM25（成熟、易用、对词频敏感）。
稠密检索：选用基于预训练嵌入模型的检索，如使用 Hugging Face 的 “all-MiniLM-L6-v2” 模型，通过 Faiss 或 Pinecone 进行向量化检索。

实现方式：

数据预处理：对文档进行文本清洗和合理切分（如滑动窗口或递归分块），确保关键信息完整保留。
独立检索模块：
- 使用 Elasticsearch 实现 BM25 检索。
- 使用 Faiss（或 Pinecone 等向量数据库）对文档进行向量化，并实现稠密检索。
混合策略：将两种检索得到的候选结果按权重组合，例如： 综合得分 = α * BM25 得分 + (1 – α) * 嵌入相似度得分
通过调整 α 来平衡两者，确保召回结果既能捕捉到关键词匹配，也能理解语义相似性。

参考实现示例（Python + Elasticsearch + Faiss）：

# BM25 检索（Elasticsearch 示例）
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
bm25_results = es.search(index="docs", body={"query": {"match": {"content": query}}})

# 稠密检索（Faiss 示例）
import faiss
import numpy as np
# 假设 embeddings_matrix 是所有文档的向量表示，query_vec 是查询向量
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index.add(embeddings_matrix)
_, dense_indices = index.search(np.array([query_vec]), k=10)

# 结合两种得分（示例伪代码）
combined_results = []
for doc in candidate_docs:
    score = alpha * doc.bm25_score + (1 - alpha) * doc.dense_score
    combined_results.append((doc, score))
combined_results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

2. 重排序模块（多阶段检索）

功能选型：

候选文档精排：采用交叉编码器（Cross-Encoder）模型，如 “cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2”，可以更好地捕捉 query 与候选文档之间的交互信息。

实现方式：

第一阶段：使用混合检索策略快速召回一批候选文档（例如 top 100）。
第二阶段：将 query 与每个候选文档拼接，输入交叉编码器模型，获得精确的相关性得分，然后重新排序，选择最优的 top K（例如 top 5）供生成模型使用。

参考实现示例（基于 Hugging Face Transformers）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2")

def rerank(query, candidates):
    scores = []
    for doc in candidates:
        inputs = tokenizer.encode_plus(query, doc, return_tensors="pt", truncation=True)
        outputs = model(**inputs)
        score = outputs.logits.item()  # 得到相关性分数
        scores.append(score)
    # 按得分排序
    ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, candidates), reverse=True)]
    return ranked_docs

# 调用示例
final_results = rerank(query, candidate_docs)

3. 查询重写与上下文压缩

功能选型：

查询重写：利用大语言模型（例如 GPT-3.5 / GPT-4 或开源模型如 ChatGLM）将用户原始查询改写为更明确、更细化的版本，从而提高检索器的召回率。
上下文压缩：使用 LLM 或专门的摘要模型（如 T5、PEGASUS）对召回的文档进行压缩，只保留与查询最相关的部分，减少无关信息干扰生成过程。

实现方式：

查询重写模块：构建一个函数，将原始查询发送给 LLM API，返回改写后的查询文本。
上下文压缩模块：对每个候选文档，调用摘要模型生成“精炼版”上下文，然后再将这些压缩后的内容传给生成模块。

参考实现示例：

def rewrite_query(query):
    # 调用 LLM API，例如 OpenAI 的 GPT-3.5
    rewritten = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "system", "content": "请将查询重写为更明确的版本。"},
                  {"role": "user", "content": query}]
    )
    return rewritten.choices[0].message["content"]

def compress_context(doc_content, query):
    # 调用 LLM API 对文档内容进行压缩（摘要）
    compressed = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "system", "content": "请根据查询提取文档中最相关的部分。"},
                  {"role": "user", "content": f"查询：{query}\n文档内容：{doc_content}"}]
    )
    return compressed.choices[0].message["content"]

# 使用示例
enhanced_query = rewrite_query(original_query)
# 进行检索后对每个文档进行上下文压缩
compressed_docs = [compress_context(doc.content, enhanced_query) for doc in retrieved_docs]

4. 用户反馈与持续优化

功能选型：

在线反馈机制：集成反馈按钮或评分系统，让用户标注回答的准确性。
持续优化：定期使用收集的反馈数据进行模型微调（可以采用自监督或知识蒸馏方法），进一步提高嵌入模型与检索器的表现。

实现方式：

在系统前端为每个回答添加“反馈”按钮，记录用户评分和意见；
后台记录反馈日志，构建反馈数据集；
利用反馈数据（正反馈和负反馈样本）进行再训练或使用增量学习策略来调整检索模块（例如对负样本进行hard negative mining）或微调交叉编码器的排序能力。

参考实现思路：

# 前端（示例伪代码）
if user_clicks_feedback:
    feedback_log.append({
        "query": current_query,
        "retrieved_doc": doc_id,
        "user_rating": rating_value
    })

# 后端：定期导出 feedback_log 并构建微调数据集，
# 利用 PyTorch 或 TensorFlow 进行模型再训练。

总结

通过以上功能模块的选型与实现，可以构建一个具有以下能力的优化系统：

混合检索 能同时利用 BM25 和嵌入模型的优势；
重排序模块 通过交叉编码器精细调整候选文档顺序；
查询重写与上下文压缩 优化检索输入和结果内容；
用户反馈 帮助不断迭代和优化模型效果。

使用一粒云RAG，更好用更精准的RAG系统

Hadoop、HDFS、Spark 和 Doris的关系

2025 年 2 月 26 日由admin发布在数据增强在上留下评论

Hadoop、HDFS、Spark 和 Doris 都是大数据领域的关键技术，但它们在功能、应用场景和技术架构上有所不同。以下是对它们的概念解析和它们之间的对比，Flink、Storm 和 Hive 都是大数据生态系统中的重要组成部分，具有不同的功能和应用场景。它们与之前提到的 Hadoop、HDFS、Spark 和 Doris 有一定的重叠和对比性，下面是它们的概念解析及它们之间的对比。：

1. Hadoop

概念:

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理海量数据。它包括两个核心模块：

• HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于大规模数据存储。

• MapReduce：分布式计算模型，用于大规模数据处理。

擅长:

• 存储和处理大规模数据（尤其是批处理数据）。

• 大数据的离线计算任务。

• 提供高容错性和扩展性。

2. HDFS

概念:

HDFS 是 Hadoop 的文件系统，专门为大规模数据存储而设计。它将数据分块存储在多个节点上，通过冗余存储来确保数据的高可用性。

擅长:

• 高效的分布式存储。

• 支持大文件（每个文件可达 TB 级别）。

• 高容错性和高可扩展性，数据块通常复制多个副本。

3. Spark

概念:

Apache Spark 是一个分布式计算框架，提供比 MapReduce 更高效的计算模型，尤其适用于实时流处理和大数据批处理。Spark 可以运行在 Hadoop 的 HDFS 上，也可以独立使用。

擅长:

• 高效的数据处理，尤其是在需要快速计算的情况下。

• 支持批处理和流处理（例如，Spark Streaming）。

• 提供丰富的高级 API，支持机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等高级功能。

4. Doris

概念:

Doris 是一个高性能的分布式 SQL 数据库，最初由百度开发，专注于大数据量的 OLAP（联机分析处理）查询。它采用了分布式存储和计算架构，能处理 TB 到 PB 级别的数据。

擅长:

• 实时 OLAP 查询，适合大规模数据分析。

• 提供高并发、高吞吐量的查询能力。

• 支持 SQL 查询，易于集成到现有数据仓库。

概念:

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，主要用于大规模数据流的实时处理。它支持批处理和流处理（批流一体），尤其擅长处理低延迟、实时流数据。

擅长:

• 实时流处理：Flink 最擅长实时处理连续数据流。

• 批流一体：同时支持批处理和流处理的任务，提供统一的编程模型。

• 低延迟与高吞吐：适合低延迟、高吞吐量的场景，如实时监控、实时推荐系统等。

• 容错性：支持状态恢复机制，处理复杂的时间窗口、事件时间等。

2. Storm

概念:

Apache Storm 是一个分布式实时计算框架，用于流数据处理，类似于 Flink，但 Storm 更加注重低延迟和高并发的实时计算任务。

擅长:

• 低延迟实时计算：Storm 是专为实时流处理设计的，能够以毫秒级的延迟处理大量实时数据。

• 高吞吐量：适合需要高速、并行处理的大规模数据流。

• 拓扑结构：通过拓扑的方式对实时计算任务进行定义，每个任务单元称为 Bolt，整个处理流程称为 Topology。

它们之间的关联与对比

• Hadoop 与 Spark：Hadoop 提供了一个分布式存储和计算的基础框架，而 Spark 提供了更高效的计算引擎。Hadoop 的 MapReduce 是 Spark 之前的标准分布式计算框架，但 Spark 在处理速度和功能灵活性上更优，因此许多场景下 Spark 取代了传统的 MapReduce。

• HDFS 与 Spark：HDFS 作为 Hadoop 的分布式文件系统，常与 Spark 一起使用来存储大规模数据集。Spark 通过读取 HDFS 中的数据进行分布式计算。

• HDFS 与 Doris：HDFS 更侧重于数据存储，而 Doris 是一个用于实时数据分析和查询的数据库。Doris 可以作为大数据存储的后端，与 HDFS 一起用于大数据分析。

• Spark 与 Doris：Spark 更侧重于大规模的计算和处理，而 Doris 是一个数据库，专注于 OLAP 查询。在实际应用中，Spark 可以用来做复杂的计算任务后将结果存入 Doris 进行高效查询和分析。

总结

• Hadoop：适用于批量数据存储和处理，尤其适合大数据的离线计算任务。

• HDFS：为大数据提供高效的分布式存储。

• Spark：适用于需要快速计算的批处理和流处理任务，支持更复杂的计算和分析。

• Doris：适用于实时大数据分析，尤其在 OLAP 场景下表现出色。

它们之间的对比性主要体现在存储、计算和查询效率方面，Spark 和 Doris 都可以处理大规模的数据，但 Spark 更侧重计算，而 Doris 则更注重快速查询。

Flink、Storm 和 Hive 都是大数据生态系统中的重要组成部分，具有不同的功能和应用场景。它们与之前提到的 Hadoop、HDFS、Spark 和 Doris 有一定的重叠和对比性，下面是它们的概念解析及它们之间的对比。

1. Flink

3. Hive

概念:

Apache Hive 是一个数据仓库工具，主要用于大数据存储和查询。它基于 Hadoop 架构，能够将 SQL 查询转化为 MapReduce 任务执行，提供了类似 SQL 的查询语言（HiveQL），方便用户进行大数据分析。

擅长:

• 大规模数据分析：适合进行批量数据的离线分析，尤其是需要与 HDFS 配合使用时。

• SQL 风格查询：提供类似 SQL 的查询语言，使得不熟悉 MapReduce 编程的用户也能处理大数据。

• 数据仓库功能：Hive 支持将大数据存储在 HDFS 上，并对其进行有效的管理和查询，适合 ETL 过程中的数据清洗和转换。

它们之间的关联与对比

• Flink 与 Storm：两者都属于实时流处理框架，但 Flink 的优势在于其更为强大的流处理能力、批流一体的支持和更高的容错性，而 Storm 更适合超低延迟的实时计算任务，且相对而言，Storm 的开发和运维难度较大。Flink 更加现代化，能支持复杂的事件时间和窗口操作。

• Flink 与 Hive：Flink 是流处理框架，而 Hive 是一个批处理查询系统。两者可以结合使用，Flink 可以实时处理流数据，并将处理结果存储到 Hive 中以供后续的离线分析和查询。Flink 更适合实时计算，而 Hive 适用于批量数据查询和分析。

• Storm 与 Hive：Storm 和 Hive 的功能差异较大，Storm 用于处理实时数据流，注重低延迟和高吞吐量，适合实时计算；而 Hive 用于批量查询和分析大规模数据，适合离线数据处理。两者也可以结合，Storm 可以处理实时数据流，结果写入 Hive 中供后续查询分析。

• Hive 与 HDFS：Hive 是在 Hadoop 生态中用于数据查询的工具，通常与 HDFS 一起使用。Hive 通过 HDFS 存储数据，并通过 SQL 类似的语言进行查询分析。Hive 适合大数据量的离线处理，不适用于实时计算。

总结

• Flink：适用于实时数据流处理，支持低延迟、批流一体的任务，能够处理复杂的事件时间和窗口计算。

• Storm：专注于超低延迟、高并发的实时流计算任务，适合实时数据流的快速处理。

• Hive：适用于大数据的批量处理和离线分析，特别是在 SQL 查询和数据仓库功能上有优势，常与 HDFS 配合使用。

这些工具在大数据系统中各自担任不同的角色，可以根据业务需求选择合适的框架进行组合使用。

为了更清晰地展示这些技术的概念、用途及其对比关系，以下是两张表格。第一张表格对比了与存储、计算相关的技术，第二张表格则对比了与查询与分析相关的技术。

表格 1：存储与计算相关技术对比

技术 概念描述 主要用途 优势 特点与对比

HDFS Hadoop 分布式文件系统，专为大规模数据存储设计。支持高容错和扩展性。数据存储，分布式文件系统高容错性、分布式存储、支持大规模数据存储 HDFS 主要关注于数据存储，数据以块形式分布在多个节点，提供高可用性和扩展性。与计算框架（如 Spark、Flink）结合使用。

Hadoop 开源的分布式计算框架，包含 MapReduce 和 HDFS，适合批处理和存储大数据。大数据存储与批量计算高容错性、扩展性好，批量处理能力强 Hadoop 更适合离线批处理和大规模数据存储，MapReduce 是计算引擎，但效率低于 Spark，逐步被 Spark 所取代。

Spark 高效的大数据计算引擎，支持批处理和流处理（实时计算），能在 HDFS 上运行。数据计算，支持批处理和实时计算批流一体，高性能，支持机器学习、图计算 Spark 支持内存计算，比 MapReduce 更快，支持流处理和批处理，适合大规模数据的实时计算，比 Hadoop 更加灵活和高效。

Flink 分布式流处理框架，支持实时流数据处理和批流一体计算。实时流处理、批处理低延迟，高吞吐量，支持事件时间和复杂的时间窗口 Flink 与 Spark 类似，但更加专注于实时流处理，且支持复杂的时间语义，适合低延迟的实时分析，处理能力强。

Storm 实时流处理框架，主要用于高并发、低延迟的数据流处理。实时流处理，低延迟计算极低的延迟，高吞吐量，适合超实时数据流处理 Storm 对实时流处理的延迟要求极低，适合高速、并行计算，但相比 Flink，功能较为简单，缺乏复杂的时间处理能力。

表格 2：查询与分析相关技术对比

技术 概念描述 主要用途 优势 特点与对比

Hive 基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供 SQL 类似的查询语言（HiveQL），用于批量查询。大数据分析与查询，SQL 风格查询支持 SQL，易于集成，适合批量处理数据 Hive 是一个数据仓库工具，适用于批量数据的分析，查询效率较低，适合离线分析。与 MapReduce 和 HDFS 配合使用，缺乏实时计算能力。

Doris 高性能的分布式 SQL 数据库，适合大规模的 OLAP 查询。实时数据分析与查询高吞吐量、高并发、实时查询 Doris 专注于 OLAP 查询，适合大规模数据的快速查询，适合做数据仓库和实时分析，查询性能优于 Hive，且支持高并发查询。

总结

• 存储与计算:

• HDFS 和 Hadoop 主要是用来存储和处理大规模数据，适合批处理任务。

• Spark 和 Flink 都能处理大数据计算，前者强调高效的批处理与流处理，而后者专注于低延迟的实时流处理。

• Storm 更侧重于实时流计算，特别适用于低延迟需求。

• 查询与分析:

• Hive 是传统的批量查询工具，适合在大数据存储基础上进行离线分析，性能较为平缓。

• Doris 是一个专注于 OLAP 的高性能数据库，能够提供实时查询能力，适合做高并发的实时数据分析。

表格 1：存储与计算相关技术对比

技术 概念描述 主要用途 优势 特点与对比

表格 2：查询与分析相关技术对比

技术 概念描述 主要用途 优势 特点与对比

总结

• 存储与计算:

• HDFS 和 Hadoop 主要是用来存储和处理大规模数据，适合批处理任务。

• Spark 和 Flink 都能处理大数据计算，前者强调高效的批处理与流处理，而后者专注于低延迟的实时流处理。

• Storm 更侧重于实时流计算，特别适用于低延迟需求。

• 查询与分析:

• Hive 是传统的批量查询工具，适合在大数据存储基础上进行离线分析，性能较为平缓。

• Doris 是一个专注于 OLAP 的高性能数据库，能够提供实时查询能力，适合做高并发的实时数据分析。

一粒云RAG：文字搜索图片图片搜索开发

2025 年 1 月 21 日2025 年 2 月 13 日由admin发布在AI智能、RAG在上留下评论

一、准备工作

安装与配置 Elasticsearch：
- 确保本地或服务器上有 Elasticsearch 7.0 以上版本。
- 配置好 ES，开启向量搜索功能。在 elasticsearch.yml 中设置： xpack.ml.enabled: false
下载和配置 CLIP 模型：
- 下载 CLIP 模型（比如 OpenAI 提供的）：
  - 安装 PyTorch 和 Hugging Face 相关依赖。
  - 下载 CLIP 模型：https://github.com/openai/CLIP
  - 测试 CLIP 是否正常运行，确保能将图像和文本转换为嵌入向量。

二、步骤 1：文本和图像编码

目标：将文本和图像转换为向量，并准备好存储到 Elasticsearch 中。

1.1. 文本编码

使用 CLIP 或其他文本处理模型，将输入的文本转换为一个固定维度的向量。
实现思路：使用 PyTorch 或 Hugging Face 的 Transformers 库调用 CLIP 模型，将输入文本编码为嵌入向量。
示例代码： import clip import torch from PIL import Image model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device='cuda') text = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"] text_inputs = clip.tokenize(text).to(device) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text_inputs)

1.2. 图像编码

使用 CLIP 将图像转换为嵌入向量。
实现思路：将图像通过 CLIP 的 encode_image 方法转换为图像向量。
示例代码： image = Image.open("cat.jpg") image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_input)

三、步骤 2：将向量存储到 Elasticsearch

目标：将文本和图像的向量存储到 Elasticsearch 索引中，准备好进行搜索。

2.1. 设计 Elasticsearch 索引

创建索引模板，包含向量字段（如 dense_vector 类型）来存储图像和文本的嵌入向量。
示例创建索引的 REST 请求： PUT /search_index { "mappings": { "properties": { "text_embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 512 # CLIP 输出的文本向量维度 }, "image_embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 512 # CLIP 输出的图像向量维度 } } } }

2.2. 将向量插入到 Elasticsearch

使用 Elasticsearch 的 Java 客户端 API，将文本和图像的向量分别插入到索引中。
示例代码（Java）： // 构建 JSON 文档，包含向量数据 String document = "{" + "\"text_embedding\": [0.1, 0.2, 0.3, ...], " + "\"image_embedding\": [0.1, 0.2, 0.3, ...]" + "}"; // 使用 Elasticsearch 客户端插入文档 IndexRequest request = new IndexRequest("search_index").id("1").source(document, XContentType.JSON); IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

四、步骤 3：实现文本和图像的相似度搜索

目标：根据输入的文本或图像，找到与之相似的图像或文本。

3.1. 文本搜索（txt2image）

输入文本，使用 CLIP 编码为向量，并在 Elasticsearch 中进行向量相似度搜索。
示例代码： // 输入文本 String queryText = "a photo of a dog"; // 将文本转换为向量（可以调用 PyTorch 后端服务来获取向量） float[] textVector = getTextEmbedding(queryText); // 调用 CLIP API 获取向量 // 构建查询请求 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("search_index"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.scriptScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(), new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, 'text_embedding') + 1.0") .params(Map.of("query_vector", textVector))) ) ); searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行查询 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

3.2. 图像搜索（image2image）

输入图像，使用 CLIP 将图像转换为向量，并在 Elasticsearch 中进行向量相似度搜索。
示例代码： // 输入图像并提取图像嵌入向量 float[] imageVector = getImageEmbedding(image); // 调用 CLIP API 获取向量 // 构建查询请求 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("search_index"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.scriptScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(), new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, 'image_embedding') + 1.0") .params(Map.of("query_vector", imageVector))) ) ); searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行查询 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

五、步骤 4：返回搜索结果

目标：将 Elasticsearch 返回的结果进行格式化，提供给前端。

4.1. 格式化返回结果

将 Elasticsearch 查询结果中的图像路径或其他信息返回给前端。
示例： SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits(); for (SearchHit hit : hits) { // 获取匹配的图像或文本数据 String imagePath = hit.getSourceAsMap().get("image_path").toString(); System.out.println("Found image: " + imagePath); }

六、步骤 5：集成前端（可选）

如果需要将这个搜索功能展示给用户，可以通过 Java 后端提供 API 接口，前端使用 React 或其他框架来展示搜索结果。

总结

这个技术路径的核心是：

使用 CLIP 将文本和图像转换为向量。
将向量存储到 Elasticsearch，支持 dense_vector 类型进行高效存储和查询。
使用 Elasticsearch 提供的向量相似度查询功能来实现 txt2image 和 image2image 搜索。

开发人员只需要关注数据流的实现，确保向量的提取与存储的准确性以及查询的高效性。通过这种方式，开发者可以快速实现跨模态搜索，且一周内完成开发和测试。

向量搜索和 RAG 搜索的本质区别

2025 年 1 月 21 日由admin发布在AI智能、RAG在上留下评论

向量搜索 和 RAG 搜索 都是当前非常重要的搜索技术，它们都利用了深度学习和大规模数据处理，但它们的目的和实现方式存在显著的区别。

1. 定义与基本概念

向量搜索（Vector Search）：是一种基于向量空间的搜索技术。它将文本、图像、音频等数据转换成向量（通常是高维空间中的点），然后通过计算查询向量与存储向量之间的相似度（如余弦相似度、欧几里得距离等）来检索最相关的数据。向量搜索广泛应用于相似度搜索，尤其在图像搜索、推荐系统、问答系统等场景中非常常见。
RAG 搜索（Retrieval-Augmented Generation Search）：是一种结合了信息检索（retrieval）和生成模型（generation）的搜索技术。RAG 搜索首先通过信息检索从文档库中检索相关内容，然后使用生成模型（如 GPT-3 或 T5）基于检索到的信息生成一个新的回答或内容。它结合了检索的精准性和生成模型的灵活性，适用于更加复杂的查询场景。

2. 核心区别

特性	向量搜索	RAG 搜索
基本原理	将文本或数据转化为向量，通过计算相似度进行搜索。	结合检索与生成：检索相关内容并通过生成模型生成最终回答。
返回结果	返回与查询最相似的数据或文档片段。	返回基于检索内容生成的自然语言答案或段落。
依赖技术	向量化模型（如 CLIP、BERT）、向量搜索引擎（如 Elasticsearch、Faiss）。	向量化模型（如 CLIP、BERT）、生成模型（如 GPT-3、T5）。
信息整合	仅进行相似度计算，返回相关的文档或数据片段。	在检索结果的基础上进行信息整合和生成。
生成能力	不具备生成能力，仅返回原始数据。	利用生成模型基于检索到的信息生成新的内容。
适用场景	图像搜索、推荐系统、信息检索等。	问答系统、智能客服、对话系统等。
理解能力	基于相似度匹配，不具备上下文理解。	通过生成模型理解检索内容并生成回答。
复杂查询处理	适用于简单的相似度匹配查询。	适用于复杂问题，尤其是开放式问题或需要整合多条信息的查询。
返回的内容形式	返回文档、图片或其他原始数据。	返回自然语言生成的回答、摘要或对话。

3. 工作流程的不同

向量搜索：

向量化：将文本、图像或其他数据转换成固定维度的向量表示。这些向量通过深度学习模型（如 BERT、CLIP）得到。
存储与索引：将这些向量存储到向量数据库或搜索引擎（如 Elasticsearch、Faiss）中，并为每个数据项建立向量索引。
查询：用户发起查询，系统将查询转化为向量，然后通过计算查询向量与存储向量的相似度来找出最相关的项。
返回结果：返回与查询最相似的文档或数据片段。

关键特点：

主要依赖 向量相似度计算（如余弦相似度或欧几里得距离）。
不涉及生成，返回的是检索到的原始数据。

RAG 搜索：

检索阶段：首先，系统根据用户的查询，从大规模的文档或数据集中检索出相关内容（可以是文本片段、文档等）。
生成阶段：检索到的内容被传递给生成模型，生成模型会根据检索到的信息生成一个新的答案或文本。这一步不仅依赖于检索结果，还会结合上下文和模型的生成能力。
返回生成内容：系统返回生成模型基于检索内容生成的自然语言答案或描述。

关键特点：

结合了 信息检索 和 生成能力，不仅检索信息，还能生成流畅、上下文相关的回答。
适用于更复杂的查询，尤其是 自然语言生成 场景。

4. 优缺点对比

特性	向量搜索	RAG 搜索
优势	1. 实现相对简单，易于集成。	1. 能够生成自然语言答案，适应复杂查询。
	2. 高效的相似度计算，适合大规模数据检索。	2. 提供了更智能的回答，适应开放式问题。
	3. 支持图像、文本、音频等多模态数据检索。	3. 能够综合多个文档的信息提供更全面的答案。
劣势	1. 仅返回检索到的原始内容，不生成新的信息。	1. 生成过程可能受到模型限制，回答不总是准确。
	2. 对于复杂查询，可能不如 RAG 灵活。	2. 需要更多的计算资源，尤其是在生成阶段。
	3. 仅适用于相似度匹配场景。	3. 相比向量搜索，性能可能较差，尤其是在高并发查询时。

5. 使用场景对比

向量搜索：
- 推荐系统：根据用户历史行为或兴趣，找到最相似的物品（如商品推荐、电影推荐等）。
- 图像搜索：根据用户输入的图像或图像描述查找相似的图像。
- 信息检索：对于文档或文本的查询，返回最相关的文章或段落。
RAG 搜索：
- 智能问答系统：根据用户提出的复杂问题，检索相关文档并生成完整的答案。例如，自动客服、技术支持等。
- 聊天机器人：在对话系统中，通过检索历史对话或知识库中的信息，并生成合适的回应。
- 开放式查询：对于无法简单通过关键词匹配回答的复杂问题，RAG 可以生成更符合用户需求的自然语言答案。

6. 总结

向量搜索 是一种检索技术，通过相似度计算在向量空间中查找最相关的文档或数据，侧重于快速和高效的匹配。
RAG 搜索 结合了信息检索和生成技术，能够在检索到相关信息的基础上，生成符合用户需求的自然语言回答或内容，适用于更加复杂和动态的场景。

两者的最大区别在于 生成能力，RAG 搜索不仅仅是检索，还能通过生成模型对检索到的结果进行加工和创造，提供更加丰富和智能的答案。

RAG与传统搜索的本质区别

2025 年 1 月 21 日2025 年 1 月 21 日由admin发布在AI智能、RAG、数据增强在上留下评论

RAG（Retrieval-Augmented Generation）搜索 的本质区别在于，它结合了 信息检索（retrieval） 和 生成（generation） 的能力，而传统的搜索方法通常只依赖于信息检索部分，主要进行匹配和排序。RAG 模型通过集成生成模型来提升搜索结果的丰富性和上下文适应能力，提供更为自然和智能的回答或结果。

1. 传统搜索（例如 Elasticsearch）

在传统的搜索系统中，信息检索的过程通常是通过 匹配查询词 和存储的文档（或向量）来找到最相关的结果。这类系统的核心特性是：

基于关键词匹配：通过布尔查询、分词、匹配等技术来查找最匹配的文档。
信息定位：用户的查询可以直接返回一个或多个精确匹配的文档或数据，这些文档是完全独立的，返回的内容多是片段或整篇文档。

举个例子：

用户搜索“Java编程基础”，ES 系统会返回包含这个关键词的所有文档，用户可以浏览这些文档来获取答案。

2. RAG 搜索（Retrieval-Augmented Generation）

RAG 的本质区别在于它结合了检索和生成这两部分：

检索部分：类似传统搜索系统，首先从文档库或数据库中通过关键词检索到相关信息，确定出最相关的文档或信息片段。
生成部分：在检索结果的基础上，RAG 使用 生成模型（如 GPT、T5 等） 来“生成”或“增强”最终的回答或结果。它不仅仅返回原始的检索结果，还能够 将检索到的信息整合，并生成一个更符合用户需求的输出。

举个例子：

用户搜索“Java编程基础”，传统的搜索系统会返回相关的文档。而 RAG 系统 会检索相关的文档片段，然后利用生成模型生成一个更加定制化的回答，比如直接给出“Java编程基础包括变量、数据类型、控制结构等内容…”等具体信息。

3. 两者的对比

特点	传统搜索	RAG 搜索
基本原理	关键词匹配，基于文档检索	结合检索和生成，通过检索补充生成信息
返回内容	直接返回相关的文档或片段	在检索到的文档或片段基础上生成自然语言回答
结果类型	片段、段落或完整文档	生成的文本、回答、摘要等
准确度	依赖于关键词和文档匹配的精确度	依赖于检索的相关性以及生成模型的理解能力
适用场景	文档查找、信息匹配	复杂问题回答、聊天机器人、知识增强
理解与生成	不具备生成能力，仅提供检索结果	通过生成模型理解检索内容并提供自然语言生成的回答

4. RAG 的工作流程

RAG 搜索通常分为以下几个步骤：

检索：首先，检索系统（如 Elasticsearch）基于用户的查询，从文档库或数据库中提取相关的文档或信息片段。
信息聚合：将检索到的文档或片段作为背景知识输入到生成模型中。
生成：生成模型（如 GPT-3、T5、BART 等）基于背景知识和查询生成一个符合用户需求的答案或内容，可能还会补充上下文信息。
返回结果：将生成的答案返回给用户，通常会更加自然、流畅并且上下文相关。

5. RAG 与传统搜索的本质区别

生成能力：RAG 结合了信息检索和生成模型，不仅提供检索到的信息片段，还能根据这些片段生成完整且自然的答案，而传统搜索系统仅返回检索到的原始文档或片段。
上下文理解：RAG 在生成过程中能够理解检索到的上下文，并整合相关信息来生成更加精准和连贯的回答。传统的搜索系统并不具备这种能力，它仅仅依赖匹配结果。
灵活性与适应性：RAG 能够适应复杂的查询，尤其是那些需要结合多个文档或上下文信息的查询。传统搜索则更多是简单的匹配和查找。

6. RAG 在实际应用中的优势

复杂查询处理：RAG 特别适合处理复杂或开放式问题，例如当用户询问一个多方面的问题时，RAG 能够通过检索多个相关文档，并生成一个综合的答案。
提升生成质量：生成模型可以结合检索到的信息，从而生成更符合用户需求的回答，避免生成模型单纯依赖预训练知识时可能产生的错误或不准确回答。
提高智能问答系统效果：RAG 非常适合于问答系统，尤其是在需要外部知识库或文档库的场景下，生成部分能够通过集成检索结果提供更加智能的解答。

总结

传统搜索：关注 检索匹配，返回最相关的文档或片段。
RAG 搜索：不仅执行检索，还通过 生成模型 结合检索到的信息生成一个智能的、上下文相关的答案，适应更复杂和多样化的查询需求。