4.2 RAG配置与应用实现

文档摘要

1 RAG 简介 RAG（Retrieval Augmented Generation），即检索增强生成。它通过结合检索模型和生成模型来增强大型语言模型（LLM）的性能。RAG 的核心思想是利用检索模型从大型数据集或知识库中检索相关信息，并将其作为生成模型的输入，以生成更准确、更相关的文本回复。 image RAG 的问答实例 [1] 2 RAG 配置 2.1 创建知识库进入 Dify 页面后，点击 “知识库” -> “创建知识库”。 image 2.2 选择数据源上传文本文件。 image 在这里，我们选择了一个 RAG 的综述作为示例。 image 2.3 文本分段与数据清洗点击“保存并处理”。 image 处理并完成。 image 3 应用实现 3.