构建企业级 RAG 文本向量检索：Elasticsearch + Embedding 实战 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个企业级的 RAG（Retrieval Augmented Generation）文本向量检索系统，并结合 Elasticsearch 和 Embedding 技术进行实战。RAG 是一种强大的技术，它将检索模型的优势与生成模型的优势结合起来，可以更好地理解用户的问题并生成相关且准确的答案。 1. RAG 架构概览 RAG 架构通常包含以下几个核心组件： 文档索引 (Document Indexing): 将原始文本数据转换为向量表示，并存储到向量数据库中，以便快速检索。 检索 (Retrieval): 根据用户查询，从向量数据库中检索最相关的文档片段。 生成 (Generation): 将检索到的文档片段作为上下文，输入到生成模型（例如大型语言模型，LLM），生成最终的答案。 2. 技术选型 Elasticsearch: 作为向量数据库，负责存储和检索文本向量。Elasticsearch 具有强大的搜索能力、可扩展性和成熟的生态系统。 Embedding 模型: …
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