![[送心]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_56.5777828.png)
RAG 的基本流程
1 创建向量数据库（知识库）：输入文本 - 使用 embedding 模型将文本转化成向量 - 存入向量数据库
2 提问：用户和 ai 说话提问
3 检索：将提问文本使用 embedding 模型转化成提问向量，并在数据库中检索，返回相关的文本段
4 拼接 prompt: 将提问文本和检索到的文本段拼接成最终 prompt 文本
5 调用大模型：使用 prompt 调用大模型，返回最终回答
1 创建向量数据库（知识库）：输入文本 - 使用 embedding 模型将文本转化成向量 - 存入向量数据库
2 提问：用户和 ai 说话提问
3 检索：将提问文本使用 embedding 模型转化成提问向量，并在数据库中检索，返回相关的文本段
4 拼接 prompt: 将提问文本和检索到的文本段拼接成最终 prompt 文本
5 调用大模型：使用 prompt 调用大模型，返回最终回答
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