企业级运行落地框架细节差异对比 RAG

1、什么是 RAG ？

RAG 检索增强生成本质过去讲，就三件事件：

第一、 Indexing 索引 。即如何更有效地存储常识。

第二、 Retrieval 检索 。即在宏大的常识库中，如何挑选出大批的有益常识，供大模型参考。

第三、 Generation 生成 。即如何将用户的提问与检索到的知知趣联合，使得大模型能够生成有价值的回答。

这三个步骤外表上看仿佛并不复杂，但是在 RAG 从构建到实践部署的整个流程中，蕴含了泛滥精细且复杂的上班环节，这些落地细节是最具应战的上班。

虽然 RAG 架构基本上是依照这些模块来设计的，但不同的实施打算在详细落地时各有其共同之处。

上方详细对比剖析。

2、RAG 开源框架架构对比

第一、网易 QAnything

网易 QAnything 的亮点在于 Rerank 模块。

第二、RAGFlow

RAGFlow 的亮点在于数据处置模块和常识索引构建模块。

第三、智谱 RAG

智谱 RAG 的亮点在于文档解析、切片、Query 改写及 Recall 模型的微调。

第四、FastGPT

FastGPT 的好处是模块灵活性能灵敏。

3、开源 RAG 框架的各个模块对比

第一、常识处置模块

第二、召回模块

并对 Embedding 模型启动微调。

第三、Rerank 模块

第四、大模型处置模块

第五、Web 服务模块

第六、切词处置模块

第七、文件存储模块

4、RAG 框架总结

1、Qanything 的 Rerank 模块设计极为出色。

2、RAGFlow 在文档处置方面体现出色。

3、FastGPT 模块具有丰盛的灵活性能选项。

4、智谱 RAG 在特定畛域数据的微调训练上体现最佳。

但是， 一切脱离业务场景谈架构都是耍流氓 ，联合详细业务场景思考下，并不存在相对的“最好”。在各自的业务场景运行中，能够成功实施并产失成果的就是最佳决定。通常落地才是主要，落地功效为霸道！

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