各位技术同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）应用领域日益凸显的关键议题：如何构建一个更健壮、更智能的检索增强生成（RAG）系统。具体来说，我们将聚焦于一个创新概念——CRAG（Corrective RAG），即纠错型RAG。 RAG的出现无疑是LLM应用领域的一大突破，它通过将外部知识库与LLM相结合，有效缓解了LLM的“幻觉”问题，并使其能够访问实时或领域特定的信息。然而，RAG并非万能药。当检索到的信息质量不佳时，RAG系统依然可能给出不准确、不完整乃至误导性的答案。这正是CRAG诞生的初衷：如何在检索结果质量不佳时，系统能够自动感知并采取补救措施，例如切换到网络搜索或知识图谱查询？ 作为一名编程专家，我的目标是为大家剖析CRAG的核心机制、技术挑战以及具体的实现策略，并辅以大量的代码示例，帮助大家将这些理论转化为实际可操作的系统。 1. RAG的困境：当“检索”不再可靠 首先，让我们快速回顾一下RAG的基本工作流程： 用户提交查询（Query）。 系统在预设的知识库（通常是向量数据库）中检索最相关的文档片段（Documents）。 将这些文档片段与用户 …
继续阅读“解析 ‘CRAG (Corrective RAG)’：如何在检索结果质量不佳时，自动切换到网络搜索或知识图谱补救？”