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这大概就是所有 …一、为什么我们需要 RAG那天调试公司的智能客服系统时又遇到了熟悉的尴尬 —— 用户问最新的产品保修政策AI 一本正经地回复了去年已经废止的条款。老板在旁边皱着眉说这还不如人工客服靠谱。这大概就是所有 AI 从业者都会遇到的 幻觉困境。直到接触了 RAG 技术我才找到破解这个困局的钥匙。想象一下当你让 AI 回答问题时它不再只依赖自己脑子里那些可能过时的 模糊记忆而是先翻开一本 实时更新的参考书—— 这就是 RAG检索增强生成的核心逻辑。它就像给 AI 开了场 开卷考试既用得上平时积累又能随时查阅最新资料。最让我心动的是它解决了三个致命问题1. 知识保鲜难题公司产品迭代快上个月刚发布的新功能AI 总像失忆一样说错参数。RAG 让知识库像微信公众号一样能随时更新上午录入的新信息下午就能被 AI 调用。2. 专业领域壁垒之前做医疗咨询系统时法务总担心 AI 乱给诊断建议。现在好了所有回答都能追溯到权威医学手册的具体章节出错了能立刻找到源头。3. 成本控制魔法老板原本计划斥资百万训练专属大模型试用 RAG 后发现用普通开源模型加行业知识库效果竟然不相上下。算下来每年能省出一个技术团队的预算。二、从零开始搭建 RAG准备工作清单一、Deepseek API配置1.1 API申请要使用 Deepseek 提供的大语言模型服务你首先需要一个 API Key。下面是申请步骤访问 Deepseek 开放平台打开浏览器访问 Deepseek 开放平台。登录或注册账号如果你已有账号请直接登录。如果没有请点击页面上的注册按钮使用邮箱或手机号完成注册。创建新的 API 密钥登录成功后在页面左侧的导航栏中找到并点击API Keys。在 API 管理页面点击创建 API key按钮。输入一个跟其他api key不重复的名称后点击创建保存 API Key系统会为你生成一个新的 API 密钥。请立即复制并将其保存在一个安全的地方。注意出于安全原因这个密钥只会完整显示一次关闭弹窗后就没法再看到了。二、Cloud Studio 环境配置国内环境推荐1、创建应用在页面上方的导航栏中找到并点击创建应用。选择从 Git 仓库导入在项目地址栏输入https://github.com/datawhalechina/all-in-rag.git后回车将会自动为你创建标题和描述。2、python环境配置sudo apt update sudo apt upgrade -y su ubuntu wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh bash ~/miniconda.sh source ~/.bashrc conda --version3、 API配置vim ~/.bashrc4、创建并激活虚拟环境conda create --name all-in-rag python3.12.7 sudo chown -R ubuntu:ubuntu code models conda activate all-in-rag cd code pip install -r requirements.txt三、四步实现你的第一个 RAG 系统通过RAG demo 实现我的第一个RAG系统主要是利用提供的“01_langchain_example.py”代码来执行最终执行python 01_langchain_example.py输出结果如下content根据上下文文中举了以下例子\n\n1. **自然界中的羚羊**羚羊出生后通过试错学习站立和奔跑适应环境。\n2. **股票交易**通过不断买卖股票并根据市场反馈来学习如何最大化奖励。\n3. **玩雅达利游戏如Breakout、Pong**通过不断试错来学习如何通关。\n4. **选择餐馆**利用是去已知喜爱的餐馆探索是尝试新的餐馆。\n5. **做广告**利用是采取已知最优的广告策略探索是尝试新的广告策略。\n6. **挖油**利用是在已知有油的地方开采探索是在新的地方钻井。\n7. **玩游戏如《街头霸王》**利用是总是采取某种特定策略如蹲角落出脚探索是尝试新的招式。 additional_kwargs{refusal: None} response_metadata{token_usage: {completion_tokens: 183, prompt_tokens: 5550, total_tokens: 5733, completion_tokens_details: None, prompt_tokens_details: {audio_tokens: None, cached_tokens: 0}, prompt_cache_hit_tokens: 0, prompt_cache_miss_tokens: 5550}, model_name: deepseek-chat, system_fingerprint: fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache, id: 5267de24-6f61-4021-8977-1cc7ac7bb027, service_tier: None, finish_reason: stop, logprobs: None} idrun--d3c3e645-1fed-4541-b0ae-ece72d711642-0 usage_metadata{input_tokens: 5550, output_tokens: 183, total_tokens: 5733, input_token_details: {cache_read: 0}, output_token_details: {}}我的期待与RAG共成长探索无限可能作为一名RAG技术的学习者我深感其潜力和魅力。我相信在未来的日子里RAG技术将在更多领域发挥重要作用为我们带来更多惊喜和便利。而我也将继续与RAG共成长探索其无限可能。以上就是我的All-in-RAG学习笔记初识RAG。