文心一言寫代碼：代碼生成力的探索
RAG 系統的核心在于如何高效地檢索相關文檔并生成高質量的文本。為了實現這一點，RAG 系統通常包括以下兩個階段：
在檢索階段，系統根據輸入的問題從知識庫中尋找相關信息。知識庫可以是一個結構化的數據集，也可以是大量文檔的集合。通過關鍵詞匹配或向量相似度計算，RAG 系統能夠快速找到與問題相關的文檔。這一過程的準確性直接影響到生成階段的效果。
在獲取到相關文檔后，RAG 系統將這些信息輸入到大語言模型中，生成最終的回答。大語言模型通過結合用戶問題和檢索到的文檔，生成符合邏輯且詳細的回答。這一過程需要模型具備強大的理解和生成能力。
火山引擎提供的豆包（Doubao）模型是一種強大的大語言模型，適用于 RAG 系統的構建。通過火山引擎的云搜索服務與豆包模型的結合，可以搭建出高效的智能問答平臺。
在火山引擎的平臺上，首先需要配置云搜索服務。這一步驟包括創建 OpenSearch 實例，配置 CPU/內存比例，并啟用語義嵌入模型。通過這些配置，可以確保系統具備高效的信息檢索能力。
在完成云搜索服務的配置后，接下來是豆包模型的部署。在火山引擎方舟控制臺中，可以創建模型推理接入點，選擇適合的豆包模型版本，并獲取 API Key。這些配置將用于后續的推理服務調用。
為了提高檢索效率，RAG 系統通常會將文檔轉化為向量存儲在知識庫中。向量化的過程包括將文檔分塊、轉換為向量，并存儲到數據庫中。
文檔的分塊可以根據段落、句子等粒度進行，分塊后的文檔塊通過 Embedding 模型轉化為向量。將這些向量存儲在 Elasticsearch 等數據庫中，可以大大提高檢索效率和準確性。
from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore
elastic_vector_search = ElasticsearchStore(
embedding=embeddings,
index_name="langchain_index",
es_url=ES_URL,
es_api_key=ES_API_KEY,
)一旦用戶提交問題，RAG 系統將問題轉化為向量，并在知識庫中進行相似度檢索。檢索到的文檔將與用戶問題組合生成新的 prompt，輸入到豆包模型中生成回答。
retriever = elastic_vector_search.as_retriever(
search_type="similarity_score_threshold",
search_kwargs={"score_threshold": 0.6, "k": 3}
)
retrieved_documents = retriever.invoke("新興項目與突破")為了實現私有網絡中的實例與公網的連接，需要配置 NAT 網關。通過 NAT 網關，系統可以安全地訪問豆包模型的推理服務。
通過選擇適合的模板代碼，可以將語料導入至云搜索服務中。語料的管理和處理是智能問答系統構建的重要環節。
在完成配置后，可以啟動 RAG 推理服務。在 VPC 環境的 ECS 中，通過調用 RAG 模型的信息驗證推理任務，確保系統正常運行。
通過 API 網關，為 RAG 推理服務配置固定的公網域名，用戶可以通過瀏覽器直接訪問推理服務并進行問答咨詢。這種配置提高了系統的可用性和用戶體驗。
答：可以通過優化知識庫的結構，使用更高效的向量檢索算法，以及不斷更新知識庫中的信息來提升檢索效率。
答：豆包模型作為大語言模型，在 RAG 系統中負責生成階段，通過結合檢索到的文檔和用戶問題生成高質量的回答。
答：可以通過配置 NAT 網關、使用安全的 API Key 管理，以及監控系統訪問日志來確保系統的安全性。
答：RAG 系統適用于需要高準確性和實時性的信息檢索和回答生成的場景，如智能客服、在線教育、知識管理等。
答：通過使用高質量的知識庫、提高檢索算法的準確性，以及優化生成模型的訓練數據，可以有效減少“幻覺”問題的發生。
