prompt rag 检索

### Prompt RAG检索使用方法教程

#### 一、理解Prompt RAG架构
在处理复杂查询时，仅依靠标准提示词可能无法满足高精度的需求。为了提高回答的质量和准确性，引入了基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的方法[^2]。

#### 二、准备阶段
1. **构建知识库**
构建一个全面且结构化良好的知识库对于实现有效的RAG至关重要。该知识库应覆盖广泛的主题领域，并保持定期更新以确保信息的新鲜度和准确性。

2. **选择合适的预训练模型**
需要挑选适合任务需求的预训练语言模型用于将用户的自然语言询问转化为向量表示形式。例如BERT或GPT系列都是不错的选择[^3]。

#### 三、实施过程详解
- 用户提交一个问题后，系统会调用选定的语言模型对该问题进行编码得到相应的向量表达；

- 接下来，在预先建立好的大规模文档集合里执行近似最近邻搜索找到最接近目标问句含义的相关片段；此步骤可采用多种算法组合优化性能如局部敏感哈希(LSH)，HNSW图索引等技术来加速匹配速度并扩大候选范围；

- 对于筛选出来的若干条潜在有用的结果摘要，再由另一个专门负责生成最终回复内容的大规模Transformer网络进一步加工润色成流畅完整的句子输出给用户查看。

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")

input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
    ["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"], context_input_ids=retriever(**input_dict).context_input_ids)

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

上述代码展示了如何加载Facebook官方提供的预训练版本以及创建简单的问答应用实例。