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什么是检索增强生成（以及为什么要将其用于大型语言模型）？

Michael Lee
Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

29-Sep-2025

关键要点

  • 检索增强生成（RAG）通过为大型语言模型（LLMs）提供最新的、外部的和事实性的信息，显著增强了它们，克服了训练数据过时和潜在幻觉等固有局限性。
  • RAG将检索组件与生成模型整合，使LLMs能够访问和综合来自庞大知识库的信息，从而产生更准确、相关和可信的输出。
  • 实施RAG带来了诸多好处，包括提高事实准确性、减少幻觉、获得实时数据、增强领域特定知识，以及无需广泛重新训练的成本效益模型适应。
  • 目前存在多种RAG实施策略，从基本的向量数据库集成到先进的多模态和实时解决方案，每种方案均针对特定用例和性能要求进行定制。
  • Scrapeless在RAG工作流中可以发挥关键作用，通过高效地收集和结构化外部数据，确保强大的检索机制所需的数据。

简介

大型语言模型（LLMs）彻底改变了我们与人工智能互动的方式，展示了在理解和生成类人文本方面的显著能力。然而，这些强大的模型往往面临显著的限制：它们的知识受限于训练数据，这些数据可能迅速过时，并且它们容易生成看似合理但实际上不准确的信息，这被称为幻觉。这就是检索增强生成（RAG）作为一种变革性解决方案的出现。RAG是一个创新的人工智能框架，将大型语言模型的生成能力与信息检索系统的精确性结合在一起。它允许LLMs访问、处理和综合外部的、最新的信息，从而使其响应以可验证的事实为基础。本文深入探讨RAG是什么、如何运作，以及为什么它已成为增强LLMs可靠性和准确性不可或缺的技术，提供其实施的详细解决方案，并探索其在各类应用中的深远影响。我们还将强调像Scrapeless这样的服务如何简化数据获取过程，这对有效的RAG系统至关重要。

理解检索增强生成（RAG）

检索增强生成（RAG）代表了大型语言模型（LLMs）与信息互动的一种范式转变。RAG的核心是一个人工智能框架，通过将生成模型与外部知识库整合，增强了生成模型的能力。这种整合允许LLMs在生成响应之前检索相关信息，从而确保输出不仅连贯，而且事实准确且最新。该过程从根本上解决了LLMs的局限性，这些模型通常是在静态数据集上训练的，可能会遭遇知识截止和生成“幻觉”信息的倾向。

RAG的工作原理：逐步解析

检索增强生成的操作机制涉及检索组件与生成模型之间的复杂交互。当用户向增强RAG的LLM提出查询时，该过程分为几个关键阶段：

  1. 查询处理和嵌入： 首先处理用户输入的查询，并将其转换为数值表示，通常称为嵌入或向量。这种转化使系统能够理解查询的语义意义，而不仅仅是匹配关键字。

  2. 信息检索： 然后，嵌入后的查询用于搜索庞大的外部知识库。该知识库通常由一系列文档、文章、数据库或网页组成，这些内容已被预处理和索引，通常使用向量数据库。检索组件识别并提取与用户查询在语义上相关的最相关的信息或“文档”。此步骤对于将LLM的响应以外部事实为基础至关重要。

  3. 增强： 然后将检索到的信息与原始用户查询一起传递给大型语言模型。这种增强输入为LLM提供了比其内部训练数据更丰富、更具体的上下文。LLM现在可以直接访问与查询相关的当前和领域特定的事实。

  4. 响应生成： 在这种增强的上下文下，LLM生成响应。由于生成是由检索到的信息“增强”的，因此输出更有可能是准确的、相关的，并且不会出现幻觉。LLM可以将检索到的事实与其语言能力结合起来，产生自然和信息丰富的答案。

  5. 引用（可选但推荐）： 在许多先进的RAG实现中，系统还可以提供信息来源的引用。这种透明性使用户能够验证信息，并增强对LLM输出的信任。

为什么RAG对LLM至关重要：解决核心限制

检索增强生成不仅仅是一种增强；它正成为部署可靠和可信赖的LLM应用程序的基本组成部分，特别是在专业和企业环境中。以下是RAG对LLM至关重要的原因：

  • 对抗幻觉： LLM最显著的挑战之一是它们生成不正确或虚构信息的倾向，这被称为幻觉。RAG通过将响应基于可验证的外部数据，直接解决了这一问题，大大减少了此类错误的发生。通过提供事实背景，RAG确保LLM坚持现实。

  • 获取最新信息： LLM是基于静态数据集进行训练的，这些数据集本质上可能迅速过时。RAG通过允许LLM访问实时或经常更新的外部知识库，克服了这种“知识截止“的问题。这意味着LLM可以回答关于近期事件或不断演变的信息的问题，这对许多应用而言至关重要。

  • 领域专门知识： 通用LLM通常缺乏在特定领域的深厚知识。RAG使这些模型能够利用专有数据库、内部文档或特定学术研究，使它们在需要特定行业或组织知识的任务中极为有效，而不需要昂贵的重新训练。

  • 成本效益： 在新的或更新的数据集上重新训练或微调大型LLM是一个极其昂贵且资源密集的过程。RAG提供了一个更经济的替代方案，允许模型通过简单更新外部知识库来保持当前和获取新知识，而不是修改模型本身。这使得RAG成为企业可扩展的解决方案。

  • 透明度和信任： RAG系统能够提供生成响应所用信息的来源或引用，这显著提高了透明度。用户可以验证事实，这增强了对人工智能系统输出的信任，这是关键应用中采纳的一个重要因素。

  • 减少偏见： 虽然不是完整的解决方案，通过多样化信息来源超出原始训练数据，RAG可以帮助减轻初始LLM中存在的某些偏见。它允许包括更平衡和代表性的外部数据。

从本质上讲，检索增强生成将LLM从强大但潜在的不可靠文本生成器转变为知情的事实检查助手，使它们对各种现实应用更加有价值和可靠。将RAG与LLM的结合不仅仅是一种增量改进；这是一种向更智能、准确和可信赖的人工智能系统的根本转变。

实现RAG与LLM的10个详细解决方案

将检索增强生成（RAG）与大型语言模型（LLM）结合起来涉及多种策略，每种策略都根据特定的用例和技术要求提供独特的优势。这些解决方案从基础设置到高度先进的配置，结合不同的组件和方法，优化性能、准确性和效率。以下，我们探讨十个详细解决方案，包括可行的步骤和代码示例，以指导您构建强大的RAG系统。

1. 基本的RAG实现与向量数据库

这种基础方法涉及将知识库存储在向量数据库中，并使用嵌入来检索相关文档。这是RAG实现中最常见的起始点，比独立的LLM提供了显著的改进。

  • 描述： 在此解决方案中，来自外部知识库的文档通过嵌入模型转换为数值向量嵌入。这些嵌入随后存储在专门的向量数据库中。当查询到达时，它也被转换为一个嵌入，向量数据库迅速找到最语义相似的文档嵌入。检索到的文档随后作为生成的上下文传递给LLM。

  • 代码示例/步骤：

    1. 准备文档： 收集并清理您的文档（例如，PDF、文本文件、网页）。在此示例中，假设您有一组文本字符串列表。

    2. 选择嵌入模型： 选择一个合适的嵌入模型。常见的选择包括sentence-transformers模型或OpenAI的嵌入API。

    3. 选择向量数据库： 选择像Pinecone、Weaviate、Faiss或ChromaDB的向量数据库。为简单起见，我们将在本地使用ChromaDB。

    4. 生成嵌入并存储：

      python Copy 
      from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import os

# 设置您的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 1. 加载文档（示例为虚拟文本文件）
with open("data.txt", "w") as f:
    f.write("RAG增强了LLM，通过提供外部知识。这减少了幻觉。检索增强生成是一种强大的技术。LLM可能会受到过时信息的影响。向量数据库对于高效检索至关重要。")

loader = TextLoader("data.txt")
documents = loader.load()

# 2. 将文档拆分为块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 选择嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 4. 创建向量数据库并添加文档
# 这会创建一个本地的ChromaDB实例
vectordb = Chroma.from_documents(documents=docs, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db")
vectordb.persist()
print("向量数据库已创建并保存。")

    5. 执行检索和生成：

      python Copy 
      from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import os

# 设置您的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 加载持久化的向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

# 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

# 创建RAG链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectordb.as_retriever())

# 查询RAG系统
query = "RAG如何帮助LLMs？"
response = qa_chain.invoke({"query": query})
print(response["result"])

    这个基本设置演示了检索增强生成如何利用外部数据提供更明智的响应，减轻LLM知识局限性和事实不准确性等常见问题。使用向量数据库确保高效的语义搜索，这是有效RAG系统的基石。

2. 具有重新排序机制的高级RAG

虽然基本的向量搜索根据语义相似性检索文档，但并非所有检索到的文档都同样相关或对生成精确答案有用。重新排序机制对初始检索的文档集进行精炼，以向LLM呈现最相关的信息。

  • 描述： 此解决方案在从向量数据库初始检索后引入重新排序步骤。一个重新排序模型（通常是一个更小、专门的语言模型）评估每个检索文档对查询的相关性，提供更细致的评分。只有排名最高的文档会传递给LLM，确保提供的上下文高度集中和准确。这通过过滤出不太相关的信息显著提高了生成响应的质量。

  • 代码示例/步骤：

    1. 初始检索（如解决方案1）： 执行初始向量搜索以获取一组候选文档。

    2. 集成重新排序器： 使用重新排序模型对检索到的文档进行评分。

      python Copy 
      from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI

从 langchain.chains 导入 RetrievalQA
从 langchain.retrievers 导入 ContextualCompressionRetriever
从 langchain.retrievers.document_compressors 导入 LLMChainExtractor
导入 os

设置你的 OpenAI API 密钥

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的_OPENAI_API_KEY"

加载持久化的向量数据库

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

初始化用于提取（重新排序）的 LLM

llm_reranker = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm_reranker)

创建带有压缩（重新排序）的检索器

compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}) # 先初步检索更多文档
)

初始化用于生成的主 LLM

llm_generator = ChatOpenAI(temperature=0=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

创建带有重新排序检索器的 RAG 链

qa_chain_reranked = RetrievalQA.from_chain_type(llm_generator, retriever=compression_retriever)

查询 RAG 系统

query = "RAG 对 LLM 的好处是什么？"
response_reranked = qa_chain_reranked.invoke({"query": query})
print(response_reranked["result"])

通过添加重新排序步骤，检索增强生成（RAG）系统可以在上下文提供方面实现更高的精确度，从而从 LLM 中得到更准确和简洁的答案。这在初始检索可能产生一系列广泛文档的情况下特别有用，其中一些文档仅与主题相关性较低。

3. 面向多种数据类型的多模态 RAG

传统的 RAG 主要关注基于文本的检索。然而，现实世界的知识往往以各种格式存在，包括图像、音频和视频。多模态 RAG 扩展了对这些多样数据类型的检索能力。

  • 描述： 此方案涉及为不仅仅是文本，还包括其他模态（如图像、音频或结构化数据）创建嵌入。每种模态都由其各自的嵌入模型处理（例如，图像使用 CLIP，音频使用专用模型）。这些多模态嵌入然后存储在向量数据库中。当查询到来时，可能是基于文本、基于图像或两者的组合。系统在所有模态中检索相关信息，为 LLM 提供更丰富的上下文。然后，LLM 综合这些多模态信息以生成全面的响应。

  • 代码示例/步骤：

    1. 准备多模态数据： 组织你的数据，包括文本文件、图像以及可能的音频文件。

    2. 选择多模态嵌入模型： 选择能够为不同数据类型生成嵌入的模型。对于文本和图像，可以使用类似 OpenAI 的 CLIP 或 Google 的多模态嵌入模型。

    3. 创建多模态嵌入并存储：

      python Copy 
      # 这是一个概念示例，因为多模态嵌入设置可能比较复杂。  
# 像 `img2vec_pytorch` 这样的库用于图像，或 `transformers` 用于音频嵌入  
# 可以与文本嵌入结合使用。  

从 PIL 导入 Image  
从 transformers 导入 CLIPProcessor, CLIPModel  
从 langchain_openai 导入 OpenAIEmbeddings  
从 langchain_community.vectorstores 导入 Chroma  
导入 os  

# 设置你的 OpenAI API 密钥  
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的_OPENAI_API_KEY"  

# 初始化文本嵌入  
text_embeddings_model = OpenAIEmbeddings()  

# 初始化 CLIP 以进行图像嵌入（概念）  
# model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")  
# processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")  

# 示例文本和图像  
text_data = ["海洋上的美丽日落。", "一只猫在玩球。"]  
# image_paths = ["sunset.jpg", "cat.png"]  
# 出于演示目的，我们将仅使用文本嵌入，因为完整的多模态设置很广泛。  

# 创建示例图像文件以供演示使用  
# Image.new('RGB', (60, 30), color = 'red').save('sunset.jpg')  
# Image.new('RGB', (60, 30), color = 'blue').save('cat.png')  

# 对于完整的多模态 RAG，你将分别嵌入图像和文本  
# 并存储它们，可能还需要元数据将它们链接起来。  
# 为简单起见，我们将演示多模态概念的文本嵌入。  

# 示例：嵌入文本数据  
text_docs = [{'page_content': t, 'metadata': {'source': 'text_description'}} for t in text_data]

vectordb_multi = Chroma.from_documents(documents=text_docs, embedding=text_embeddings_model, persist_directory="./chroma_db_multi")

Copy 
    # vectordb_multi.persist()
    # print("多模态（文本部分）向量数据库已创建并保存。")

    # 在一个真实的多模态RAG中，你会有单独的索引或一个统一的索引
    # 可以处理不同的嵌入类型并将它们链接起来。
    # 例如，图像嵌入可以链接到图像的文本描述。
    print("概念性多模态RAG设置：将为不同模态生成和存储嵌入。")
    ```

4.  **多模态检索与生成：** 当接收到查询时，查询会被嵌入，然后检索相关的文本和图像（或其他模态）嵌入。大型语言模型（LLM）接着接收文本上下文和可能的描述，甚至是检索图像的直接视觉特征，以生成更丰富的响应。

多模态检索增强生成显著拓宽了LLM可以利用的信息范围，使其适用于需要深入理解复杂现实场景的信息，这些场景并非仅限于文本。该方法在电子商务（带图像的产品搜索）、医疗诊断（分析图像和文本）以及内容创作等领域尤为宝贵。

4. 实时数据集成的RAG

许多应用程序需要访问最新信息，而静态知识库无法提供。实时数据集成的RAG确保LLM始终可以访问最新数据。

  • 描述： 该解决方案专注于在查询时动态更新知识库或直接从实时数据源（例如新闻提要、社交媒体、金融市场、内部操作数据库）检索信息。检索组件可以根据用户的查询触发对实时数据流或频繁更新数据库的API调用，而不是仅依赖于预索引的向量数据库。这确保了LLM的响应反映出可用的最新信息，这对于时效性至关重要的应用程序尤其重要。

  • 代码示例/步骤：

    1. 识别实时数据源： 确定提供必要实时信息的API或数据流（例如新闻API、股票市场API或内部CRM系统API）。

    2. 实现动态检索： 修改检索组件，以根据用户的查询发出API调用。这可能涉及从查询中提取关键字以制定API请求。

      python Copy 
      import requests
import json
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
import os

# 设置你的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 实时新闻API密钥的占位符（用实际密钥替换）
# NEWS_API_KEY = "YOUR_NEWS_API_KEY"

def get_latest_news(query):
    # 这是一个简化的示例。真实的实现会使用适当的新闻API。
    # 为了演示，我们将返回静态响应。
    if "LLM" in query or "AI" in query:
        return "最近的报道表示LLM效率和RAG集成取得了显著进步，导致更强大的AI应用。公司正在大力投资于AI研究。"
    elif "stock market" in query:
        return "今天股市略有回暖，科技股领涨。投资者对即将发布的季度报告持乐观态度。"
    else:
        return "未找到与你的查询相关的实时新闻。"

def real_time_rag_query(user_query):
    # 1. 根据查询检索实时信息
    real_time_context = get_latest_news(user_query)

    # 2. 用实时上下文增强LLM提示
    messages = [
        SystemMessage(content="你是一位提供最新信息的智能助手。"),
        HumanMessage(content=f"基于以下实时信息：'{real_time_context}'，回答问题：'{user_query}'")
    ]

    # 3. 使用LLM生成响应
    llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")
    response = llm.invoke(messages)
    return response.content

# 示例用法
query1 = "LLM的最新发展是什么？"
print(f"查询：{query1}")
print(f"响应：{real_time_rag_query(query1)}\n")

query2 = "今天股市表现如何？"
print(f"查询：{query2}")
print(f"响应：{real_time_rag_query(query2)}\n")

这种检索增强生成（RAG）的方法确保大型语言模型（LLM）始终使用最新的数据，在动态环境中非常有价值。它特别适用于个性化新闻推送、实时市场分析或信息快速变化的动态客户支持等应用。这有助于克服LLM固有的知识截止问题，提供更准确和及时的响应。

5. 使用知识图谱增强上下文的RAG

知识图谱提供了一种结构化的方法来表示实体及其关系，提供比非结构化文本更丰富、更精确的上下文。将RAG与知识图谱整合可以显著提高LLM推理和生成高准确度、相互关联的响应的能力。

  • 描述： 在这个解决方案中，知识图谱作为外部知识库。实体及其关系分别存储为节点和边。当收到查询时，RAG系统首先查询知识图谱以识别相关的实体及其关联的事实或关系。然后提取这些结构化信息并提供给LLM作为上下文。这种方法特别适用于需要推理或理解相互关联概念的复杂查询，因为知识图谱明确地定义了这些关系。

  • 代码示例/步骤：

    1. 构建或整合知识图谱： 使用如Neo4j、Amazon Neptune或RDF存储等工具创建或连接到知识图谱。对于本示例，我们将概念性地表示一个简单图谱。

    2. 查询知识图谱： 开发机制根据用户输入查询知识图谱。这可能涉及自然语言到图查询的翻译（例如，RDF的SPARQL，Neo4j的Cypher）。

      python Copy 
      import json
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
import os

# 设置你的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 概念性知识图谱（简化字典表示）
knowledge_graph = {
    "RAG": {
        "definition": "检索增强生成，结合了检索和生成。",
        "benefits": ["减少幻觉", "访问最新信息", "具有成本效益"],
        "related_to": ["LLMs", "向量数据库"]
    },
    "LLMs": {
        "definition": "大型语言模型，生成类人文本。",
        "limitations": ["幻觉", "知识截止"],
        "enhanced_by": ["RAG"]
    },
    "向量数据库": {
        "definition": "存储向量嵌入以进行高效相似性搜索。",
        "used_in": ["RAG"]
    }
}

def query_knowledge_graph(entity):
    # 模拟查询知识图谱
    return knowledge_graph.get(entity, {})

def rag_with_knowledge_graph(user_query):
    # 简单的实体提取（可以通过自然语言处理更复杂）
    extracted_entity = None
    if "RAG" in user_query:
        extracted_entity = "RAG"
    elif "LLMs" in user_query:
        extracted_entity = "LLMs"
    elif "向量数据库" in user_query:
        extracted_entity = "向量数据库"

    context_from_kg = ""
    if extracted_entity:
        entity_data = query_knowledge_graph(extracted_entity)
        if entity_data:
            context_from_kg = f"关于{extracted_entity}的信息："
            for key, value in entity_data.items():
                context_from_kg += f"{key}: {value}。"

    # 用知识图谱上下文增强LLM提示
    messages = [
        SystemMessage(content="你是一个使用结构化知识来回答问题的助手。"),
        HumanMessage(content=f"根据以下结构化信息：

{context_from_kg}
回答问题：
{user_query}")
]

Copy 
        # 使用LLM生成响应
        llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")
        response = llm.invoke(messages)
        return response.content

    # 示例用法
    query = "告诉我RAG的好处。"
    print(f"查询: {query}")
    print(f"响应: {rag_with_knowledge_graph(query)}")
    ```

这种检索增强生成的方法提供了一种强大的利用结构化数据的方式，使得大型语言模型能够生成更加精确、事实基础扎实且语境丰富的回应，特别是对于需要关系理解的复杂查询。它超越了简单的文档检索，向信息综合的更智能形式发展。

6. 针对低延迟应用优化RAG

对于实时用户互动，如聊天机器人或现场助手，响应速度至关重要。针对低延迟应用优化RAG涉及到最小化检索和生成所需的时间。

  • 描述： 该解决方案专注于减少检索和生成阶段的计算开销和延迟的技术。这包括使用高度优化的向量数据库（例如，内存数据库、专用硬件）、高效的嵌入模型以及在适当情况下使用更小、更快的LLM进行生成。缓存频繁查询及其检索上下文的机制也可以显著减少延迟。此外，同时处理检索和生成任务可以加快整体过程。目标是快速提供准确的响应，确保流畅的用户体验。

  • 代码示例/步骤：

    1. 高效向量数据库选择： 选择以低延迟性能闻名的向量数据库。对于非常低延迟的需求，优先选择内存向量存储或高度优化的云服务。

    2. 优化嵌入和检索：

      python Copy 
      # 优化检索速度的概念性示例
# 在实际场景中，这将涉及调整数据库配置，
# 使用更快的嵌入模型，以及可能批量处理查询。

import time
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
import os

# 设置你的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 加载持久化的向量数据库（假设它已如解决方案1中创建）
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

# 使用更小、更快的LLM以更快的速度生成，如果质量允许
llm_fast = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo-0125")  # 通常比gpt-4更快

qa_chain_fast = RetrievalQA.from_chain_type(llm_fast, retriever=vectordb.as_retriever())

query = "什么是RAG？"

start_time = time.time()
response = qa_chain_fast.invoke({"query": query})
end_time = time.time()

print(f"查询: {query}")
print(f"响应: {response["result"]}")
print(f"响应时间: {end_time - start_time:.4f}秒")

# 进一步优化将涉及：
# - 缓存：存储常见查询的查询-响应对。
# - 异步处理：同时处理检索和生成。
# - 硬件加速：利用GPU进行嵌入生成和数据库查找。

    通过关注每个阶段的性能，检索增强生成可以成功部署在延迟敏感的应用中，提供快速且准确的响应，提升用户参与度和满意度。这对互动AI体验至关重要，因为延迟可能显著降低用户体验。

7. 针对特定领域的LLM定制的RAG

虽然RAG提供了外部知识，但有时LLM需要调整其风格、语调或特定术语以适应特定领域。该解决方案结合了RAG与轻微微调或提示工程，以实现领域特定的定制。

  • 描述： 该方法涉及使用RAG从特定领域的知识库提供事实基础，同时自定义LLM的输出风格或术语。这可以通过高级提示工程来实现，提示明确指导LLM所需的语调、风格或词汇。或者，可以使用一个小型的领域特定数据集轻微微调基础LLM，使其能够用特定领域的语言进行表达，而RAG处理事实检索。这创造了一个既有知识又适合语境的高度专业的AI助手。

  • 代码示例/步骤：

    1. 准备领域特定知识库： 确保你的向量数据库（如解决方案1所述）中 populated with documents relevant to your specific domain (e.g., legal texts, medical journals, company internal policies).

    2. 针对风格/语调的高级提示工程： 构建提示，不仅提出问题，还指导LLM以特定领域的方式构建答案。

python Copy 
        from langchain_openai import ChatOpenAI
        from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
        from langchain_community.vectorstores import Chroma
        from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
        from langchain.chains import RetrievalQA
        import os

        # 设置你的OpenAI API密钥
        # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

        # 加载持久化的向量数据库（假设它是特定领域的）
        embeddings = OpenAIEmbeddings()
        vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

        # 初始化LLM
        llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

        # 创建RAG链
        qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectordb.as_retriever())

        def domain_specific_rag_query(user_query, domain_context_instruction):
            # 用特定领域的指令增强查询
            full_query = f"{user_query}. {domain_context_instruction}"
            response = qa_chain.invoke({"query": full_query})
            return response["result"]

        # 法律领域的示例用法
        legal_query = "GDPR对数据隐私有什么影响？"
        legal_instruction = "请以正式的法律口吻回答，并引用相关原则。"
        print(f"查询: {legal_query}")
        print(f"响应: {domain_specific_rag_query(legal_query, legal_instruction)}")

        # 医疗领域的示例用法
        medical_query = "解释胰岛素的作用机制。"
        medical_instruction = "提供适合医疗专业人员的简洁解释，使用适当的术语。"
        print(f"查询: {medical_query}")
        print(f"响应: {domain_specific_rag_query(medical_query, medical_instruction)}")
        ```

    这种检索增强生成（RAG）与特定领域定制的结合，允许创建高度专业化的AI代理，不仅能检索准确的信息，还能以与目标受众共鸣或遵循特定行业标准的方式进行沟通。这对于专业服务、技术支持以及具有特定风格要求的小众市场的内容创作尤为重要。

### 8. 实施RAG以增强安全性和隐私

在许多企业应用中，数据安全和隐私至关重要。RAG可以设计为安全地处理敏感信息，确保符合规定并保护专有数据。

*   **描述：** 该解决方案专注于构建RAG系统，在这些系统中，对底层知识库的访问被严格控制。这涉及在向量数据库内针对文档甚至块级实现强大的访问控制机制（例如，基于角色的访问控制，基于属性的访问控制）。当用户查询到来时，检索组件首先验证用户身份，然后仅检索他们被授权访问的文档。然后，LLM基于这个授权的上下文生成响应。数据匿名化、静态和动态加密以及安全API网关等技术也是该解决方案的关键组成部分。这确保敏感信息不会暴露给未授权用户或被纳入不应包含的响应中。

*   **代码示例/步骤：**

    1.  **安全数据摄取：** 确保输入到向量数据库中的数据经过正确分类，必要时进行匿名化，并进行加密。

    2.  **在检索中实现访问控制：** 修改检索逻辑，以根据用户权限过滤文档。

        ```python
        from langchain_community.vectorstores import Chroma
        from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
        from langchain_openai import ChatOpenAI
        from langchain.chains import RetrievalQA
        import os

        # 设置你的OpenAI API密钥
        # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

        # 加载持久化的向量数据库
        embeddings = OpenAIEmbeddings()
        vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

        # 模拟用户角色和文档权限
        document_permissions = {
            "doc1": ["admin", "hr"],
            "doc2": ["admin", "finance"],
            "doc3": ["admin", "hr", "finance", "employee"]
        }

        # 扩展检索器以包含访问控制
        class SecureRetriever(object):
            def __init__(self, base_retriever, user_roles):
                self.base_retriever = base_retriever
                self.user_roles = user_roles

            def get_relevant_documents(self, query):
                # 执行初始检索
                retrieved_docs = self.base_retriever.get_relevant_documents(query)

基于用户角色过滤文档

Copy 
            filtered_docs = []
            for doc in retrieved_docs:
                doc_id = doc.metadata.get("id")  # 假设文档的元数据中有'id'
                if doc_id and any(role in document_permissions.get(doc_id, []) for role in self.user_roles):
                    filtered_docs.append(doc)
            return filtered_docs

    # 特定用户角色的示例用法
    user_roles_hr = ["hr", "employee"]
    secure_retriever_hr = SecureRetriever(vectordb.as_retriever(), user_roles_hr)

    llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")
    qa_chain_secure = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=secure_retriever_hr)

    query_sensitive = "公司的HR政策是什么？"
    # 为了演示，我们需要确保我们的虚拟数据.txt中有内容可以与doc_id关联
    # 在真实场景中，元数据将在摄取过程中正确附加。
    # 目前，这只是过滤逻辑的概念性示例。
    print(f"查询（HR用户）：{query_sensitive}")
    # response_secure_hr = qa_chain_secure.invoke({"query": query_sensitive})
    # print(f"响应（HR用户）：{response_secure_hr["result"]}")
    print("概念安全RAG：文档将在LLM生成之前根据用户角色进行过滤。")
    
实施具有强大安全性和隐私控制的检索增强生成对于处理机密或受管制数据的企业至关重要。这确保了可以在不损害敏感信息的情况下利用LLM的强大功能，从而促进信任和合规。

9. RAG用于减轻幻觉和提高事实准确性

使用RAG的主要动机之一是减少LLM幻觉的发生率并提高事实准确性。该解决方案重点关注RAG框架内的特定技术，以最大化这一好处。

  • **描述：**该解决方案强调对知识库的高质量、权威来源的严格选择。它还涉及优先考虑事实密度和可验证性的高级检索策略。在检索后，可以采用事实核查或置信评分机制来评估检索信息的可靠性，然后再将其传递给LLM。在生成过程中，明确指示LLM仅严格遵循提供的上下文，并指明在检索文档中未找到的信息。这可能涉及惩罚性回答的提示工程技术。此外，实现一个评估框架，衡量LLM输出的基础性和事实一致性，对于持续改进至关重要。

  • 代码示例/步骤：

    1. **策划高质量知识库：**确保您向量数据库中的所有文档都来自可信、可验证的来源。定期更新和清理数据。

    2. **针对基础性的提示工程：**指示LLM仅使用提供的上下文，并明确说明如果未找到信息。

      python Copy 
      from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
import os

# 设置您的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 加载持久化的向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

# 用强调基础性的系统消息初始化LLM
llm_grounded = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

# 自定义提示模板以强制基础性
custom_prompt_template = """
你是一个有帮助的助手。仅根据以下上下文回答问题。
如果在上下文中未找到答案，请说明您不知道。

上下文：{context}

问题：{question}
"""

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(template=custom_prompt_template, input_variables=["context", "question"])

# 创建一个带有自定义提示的RAG链
qa_chain_grounded = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm_grounded,
    retriever=vectordb.as_retriever(),
    return_source_documents=True,  # 显示使用了哪些文档
    chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)

query_hallucination = "火星的首都是什么？"
response_grounded = qa_chain_grounded.invoke({"query": query_hallucination})
print(f"查询：{query_hallucination}")
print(f"响应：{response_grounded["result"]}")
Copy 
打印(f"源文档: {response_grounded['source_documents']}")

查询事实 = "RAG如何提高LLM的准确性？"
响应事实 = qa_chain_grounded.invoke({"query": 查询事实})
打印(f"查询: {查询事实}")
打印(f"响应: {响应事实['result']}")
打印(f"源文档: {响应事实['source_documents']}")

通过精心策划知识库并采用严格的提示工程，检索增强生成（RAG）成为确保事实准确性并显著降低LLM输出中产生幻觉风险的强大工具。这对于可靠性和可信度是不可妥协的应用至关重要。

10. 可扩展的企业AI解决方案中的RAG

在企业环境中部署RAG需要不仅有效而且可扩展、可维护和健壮的解决方案。该解决方案侧重于大规模RAG部署的架构考虑。

  • 描述： 可扩展的企业RAG解决方案涉及模块化架构，其中每个组件（嵌入服务、向量数据库、LLM推理服务）可以独立扩展。这通常意味着将这些组件作为微服务部署，可能遍布分布式系统或云环境。数据管道用于知识库的持续获取和更新是自动化的且稳健的。集成监控和可观测性工具，以跟踪性能、延迟和准确性。此外，企业解决方案通常还涉及知识库和模型的版本控制、不同RAG配置的A/B测试以及强大的错误处理。目标是构建一个能够处理高查询量、大规模且频繁更新的知识库，以及跨组织满足多样化用户需求的RAG系统。

  • 代码示例/步骤：

  1. 模块化架构： 设计具有独特、可独立部署的嵌入、检索和生成服务的RAG系统。

  2. 分布式向量数据库： 利用云原生的向量数据库或可以水平扩展的分布式向量搜索库。

  3. 异步处理和缓存： 实现消息队列以异步处理查询，并为频繁访问的数据或响应提供缓存层。

python Copy 
# 可扩展企业RAG架构的概念示例
# 此代码说明*组件*和*流程*，而不是可运行的、大规模分布式系统。

导入时间
导入线程
来自队列的队列
来自langchain_openai导入ChatOpenAI
来自langchain_openai导入OpenAIEmbeddings
来自langchain_community.vectorstores导入Chroma
来自langchain.chains导入RetrievalQA
导入os

# 设置你的OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# --- 组件1：嵌入服务（概念）---
类嵌入服务：
    定义__init__(自我):
        自我.embeddings_model = OpenAIEmbeddings()

    定义get_embedding(自我, 文本):
        # 在真实服务中，这将是对嵌入微服务的API调用
        返回自我.embeddings_model.embed_query(文本)

# --- 组件2：检索服务（概念）---
类检索服务：
    定义__init__(自我, persist_directory="./chroma_db", embedding_function=None):
        # 在真实服务中，这将连接到分布式向量数据库
        自我.vectordb = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embedding_function)

    定义retrieve_documents(自我, query_embedding, k=4):
        # 模拟从可扩展的向量数据库中检索
        # 在真实系统中，query_embedding将用于相似性搜索
        返回自我.vectordb.similarity_search_by_vector(query_embedding, k=k)

# --- 组件3：LLM生成服务（概念）---
类生成服务：
    定义__init__(自我):
        自我.llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

    定义generate_response(自我, 查询, 上下文):
        # 在真实服务中，这将是对LLM推理微服务的API调用
        消息 = [
            {"role": "system", "content": "您是一个有帮助的助手。利用提供的上下文回答问题。"}, 
            {"role": "user", "content": f"上下文: {上下文}\n问题: {查询}"}
        ]
        响应 = 自我.llm.invoke(消息)
        返回响应.content

# --- 企业RAG协调者（概念）---
类企业RAG：
    定义__init__(自我):
        自我.embedding_service = 嵌入服务()
python Copy 
self.retrieval_service = RetrievalService(embedding_function=self.embedding_service.embeddings_model)
self.generation_service = GenerationService()
self.query_queue = Queue()  # 用于异步处理

def process_query_async(self, query, callback):
    self.query_queue.put((query, callback))
    threading.Thread(target=self._worker).start()

def _worker(self):
    while not self.query_queue.empty():
        query, callback = self.query_queue.get()
        print(f"正在处理查询: {query}")
        # 1. 获取嵌入
        query_embedding = self.embedding_service.get_embedding(query)

        # 2. 检索文档
        retrieved_docs = self.retrieval_service.retrieve_documents(query_embedding)
        context = "\n".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])

        # 3. 生成响应
        response = self.generation_service.generate_response(query, context)
        callback(response)
        self.query_queue.task_done()

# 示例用法
def my_callback(response):
    print(f"\n最终响应: {response}")

enterprise_rag = EnterpriseRAG()
enterprise_rag.process_query_async("RAG对LLMs的主要好处是什么？", my_callback)
enterprise_rag.process_query_async("RAG如何减少幻觉？", my_callback)
enterprise_rag.query_queue.join()  # 等待所有查询处理完成

这种检索增强生成（RAG）架构模式确保企业AI解决方案不仅强大、准确，而且具有韧性、可扩展性和可管理性，能够满足复杂组织工作流和高容量数据处理的需求。它允许持续改进并适应不断发展的业务需求，使RAG成为现代企业AI战略的基石。

案例研究和应用场景

检索增强生成（RAG）不仅是一个理论概念；它正在各个行业中积极部署，以解决现实世界的问题并增强AI能力。以下是三个引人注目的案例研究和应用场景，突显了RAG的多样性和影响力。

案例研究1：企业知识管理

问题： 大型企业通常面临内部文档庞大、孤立且不断更新的挑战，包括政策、技术手册、人力资源指南和项目报告。员工在搜索信息上花费大量时间，导致效率低下和决策不一致。传统的关键词搜索往往无法提供精确的答案，在所有专有数据上训练LLM成本高且不切实际。

RAG解决方案： 一家企业实施了RAG系统，以创建智能内部知识助手。所有内部文档被摄取、分块并嵌入到一个安全的、权限控制的向量数据库中。当员工提问（例如，“远程工作费用的政策是什么？”）时，RAG系统检索最相关的政策文档。然后，LLM综合这些信息，提供直接且准确的答案，通常引用政策文档的具体部分。此系统与文档管理系统的实时更新集成，确保LLM始终访问最新版本。

影响： RAG驱动的助手大幅减少了员工搜索信息的时间，提高了生产力和合规性。它还最小化了员工根据过时信息采取行动的风险，导致更一致的操作和更好的决策。引用来源的能力建立了用户之间的信任，因为他们可以验证所提供的信息。

案例研究2：客户支持聊天机器人

问题： 许多客户支持聊天机器人在提供准确和个性化的回复方面面临挑战，往往受到其预编程脚本或他们训练中使用的静态数据的限制。这导致客户的不满、升级到人工代理，以及运营成本的增加。聊天机器人往往无法有效处理复杂或微妙的客户查询。

Copy 
**RAG解决方案：** 一家电信公司为其客户支持部门部署了一个增强型RAG聊天机器人。该聊天机器人与一个包含产品规格、故障排除指南、常见问题解答和客户服务脚本的知识库集成，这些信息都存储在一个向量数据库中。当客户提出问题时（例如，“我的互联网很慢，我该怎么办？”），RAG系统检索相关的故障排除步骤和产品信息。LLM随后生成定制的响应，引导客户完成诊断步骤或建议相关解决方案。对于复杂问题，RAG系统还可以访问特定客户的数据（在适当的隐私控制下）以提供个性化的帮助。

**影响：** 由RAG驱动的聊天机器人显著提高了首次联系解决率和客户满意度。通过提供更准确和上下文感知的响应，它减少了人类代理的工作负担，使他们能够专注于更复杂的问题。该系统还通过简单地更新知识库来动态适应新产品发布和服务更新，无需重新训练聊天机器人。

### 案例研究3：研究与开发

**问题：** 制药或材料科学等领域的研究人员和开发人员需要跟上大量的科学文献、专利和实验数据。手动筛选这些信息耗时耗力，可能导致遗漏重要见解或重复努力。单靠LLM可能无法访问最新的专有研究或高度专业化的学术论文。

**RAG解决方案：** 一家研究机构实施了RAG系统来协助其科学家。该系统索引了大量的科学论文、内部研究报告和实验数据。研究人员可以提出复杂的查询（例如，“关于神经系统疾病的CRISPR基因编辑最新发现是什么？”）。RAG系统从索引文档中检索相关的摘要、方法和结果。LLM随后合成这些信息，提供总结、识别关键研究人员，甚至建议潜在的研究方向，所有内容均基于检索到的科学文献。

**影响：** 该RAG系统通过为科学家提供快速访问高度相关信息的能力，加快了研究过程，减少了文献回顾时间。它帮助识别新兴趋势和潜在合作，促进了创新。能够整合公共科学数据库和专有的内部研究数据，使该系统成为推动科学发现和发展的宝贵工具。



## RAG与微调：比较总结

在为特定任务或领域增强大型语言模型（LLMs）时，两个突出的方法常常浮现在脑海中：检索增强生成（RAG）和微调。尽管两者都旨在提高LLM的性能，但它们在基本原理上运作不同，并提供不同的优缺点。理解这些差异对于选择最合适的策略至关重要。

| 特征/方面               | 检索增强生成（RAG）                                                   | 微调                                                                    | 
| :--------------------- | :------------------------------------------------------------------- | :---------------------------------------------------------------------- | 
| **机制**               | 从知识库中检索外部信息以增强LLM生成前的提示。                        | 使用新的较小数据集调整预训练LLM的内部参数。                           | 
| **知识来源**           | 外部、动态知识库（例如，向量数据库、API、知识图谱）。                 | 在训练期间在模型参数中内化。                                           | 
| **知识更新**           | 通过修改外部知识库轻松且频繁地更新。                                 | 需要重新训练（或进一步微调）整个模型，这对资源要求较高。               | 
| **事实准确性**         | 高，因为响应是基于检索的可验证事实。                                 | 可以在微调域内提高事实准确性，但在该域外仍然容易出现虚构。              | 
| **虚构风险**           | 由于外部基础的约束，显著降低。                                      | 仍然可能会产生虚构，特别是在微调数据有限或存在偏见时。                 | 
| **成本与资源**         | 通常较低，特别是对于知识更新；主要涉及管理知识库。                    | 较高，重新训练需耗费大量计算资源和时间。                               | 
| **适应性**             | 通过更新知识库对新信息或领域高度适应。                               | 适应性较差；对于重大领域变化或新信息需要重新微调。                    |
| **透明度**             | 高，可以经常引用生成信息的来源。                                       | 低，难以追踪模型参数中具体事实的来源。                                   |
| **应用案例**           | 实时信息、特定领域问答、减少幻觉、动态内容生成。                        | 调整模型风格/语气、学习新任务、提高特定数据集的性能、专业化语言生成。   |
| **数据安全**           | 更容易对外部知识库实施细粒度的访问控制。                              | 数据被内化在模型中，需要在训练过程中小心处理。                          |

总结来说，检索增强生成（RAG）在需要最新、可核实和动态信息的场景中表现出色，提供了一种经济高效且透明的方式来增强大型语言模型（LLMs）。另一方面，微调更适合赋予LLM特定的风格细微差别、任务特定行为或需要在模型内部内化的深度领域专业知识。通常，最强大的解决方案将RAG和微调结合在一起，利用RAG进行事实基础和实时数据的支撑，并通过微调对LLM的细微行为或风格进行调整。

## 用Scrapeless提升您的数据检索

高效的检索增强生成（RAG）系统的优劣取决于其检索的数据。外部知识库的质量、广度和新鲜度直接影响LLM输出的准确性和相关性。这就是强大数据收集工具不可或缺的地方。构建和维护一个全面且最新的知识库通常需要高效的网络爬虫能力，以从多种在线来源收集信息。

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## 结论

检索增强生成（RAG）作为大型语言模型发展的一个重要创新，将它们从令人印象深刻但往往不可靠的文本生成器转变为高度准确、上下文感知和值得信赖的AI助手。通过无缝整合外部的、最新的知识库与LLMs的生成能力，RAG有效缓解了诸如事实不准确、幻觉和知识截止等关键挑战。我们探讨了从基本的向量数据库实现到高级的多模态和安全企业架构的十种详细解决方案，展示了RAG在多种应用中的多样性和深远影响。

采纳RAG的好处显而易见：增强的事实准确性、与持续微调相比降低的运营成本、通过来源引用提高的透明度，以及利用实时和特定领域信息的能力。无论您是在构建智能聊天机器人、管理庞大的企业知识还是加速科学研究，RAG都为更强大和可靠的AI解决方案提供了框架。

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## 常见问题

### 1. RAG 与微调的主要区别是什么？

主要区别在于它们获取和更新知识的方式。检索增强生成（RAG）通过在推理时提供来自知识库的外部、最新信息来增强 LLM。LLM 使用这一检索的上下文生成响应，而不改变其核心参数。相反，微调涉及通过在新的较小的数据集上训练来修改预训练 LLM 的内部参数。这个过程改变了模型本身，以适应特定任务或领域，但资源消耗大，模型的知识在下次微调之前保持静态。

### 2. RAG 能完全消除 LLM 的幻觉吗？

虽然 RAG 显著降低了 LLM 幻觉的发生，但无法完全消除它们。RAG 将 LLM 的响应基础在可验证的外部数据上，使其生成事实错误信息的可能性大大降低。然而，如果检索的信息本身不准确、不完整，或者 LLM 误解了检索的上下文，幻觉仍然可能发生。RAG 是一种强大的缓解策略，但仍需持续监控、高质量数据源和谨慎的提示工程。

### 3. RAG 可以集成哪些类型的数据源？

RAG 非常灵活，可以集成多种数据源。这些包括结构化数据（如数据库、知识图谱和电子表格）、非结构化文本（例如文档、文章、网页和内部报告），甚至是多模态数据（图像、音频、视频）。关键是将这些多样化的数据类型转换为可以有效索引和检索的格式，通常使用向量嵌入，以便为 LLM 提供相关上下文。

### 4. RAG 适合所有 LLM 应用吗？

RAG 对绝大多数 LLM 应用非常有益，尤其是那些需要事实准确性、最新信息和领域特定知识的应用。它特别适合问答系统、聊天机器人、内容生成和研究工具。然而，对于 LLM 主要需要生成创意内容、总结一般知识或执行不需要外部事实支持的任务的应用，RAG 系统的开销可能不那么重要。尽管如此，即使在创意任务中，RAG 也可以提供事实约束或灵感。

### 5. Scrapeless 如何补充 RAG 实现？

Scrapeless 在构建和维护支持 RAG 系统的外部知识库方面扮演着关键角色。它自动化了从网站提取结构化数据的过程，这通常是 RAG 的主要信息来源。通过提供干净、可靠且持续更新的数据，Scrapeless 确保您的 RAG 系统能够获得最新和最相关的信息。这消除了与网络爬虫相关的手动工作和技术挑战，使开发人员能够专注于优化 RAG 架构和 LLM 集成，最终实现更有效和准确的 AI 应用。

### 内部链接：

*  了解更多关于 AI 代理的信息：<a href="https://www.scrapeless.com/zh/ai-agent" rel="nofollow">**Scrapeless AI 代理**</a>
*  探索网络爬虫 API：<a href="https://www.scrapeless.com/zh/product/scraping-api" rel="nofollow">**爬虫 API**</a>
*  发现通用数据收集：<a href="https://www.scrapeless.com/zh/product/universal-scraping-api" rel="nofollow">**通用爬虫 API**</a>
*  理解 AI 驱动的数据管道：<a href="https://www.scrapeless.com/zh/blog/ai-powered-web-data-pipeline-with-n8n" rel="nofollow">**AI 驱动的网络数据管道**</a>
*  深入了解网络数据收集工具：<a href="https://www.scrapeless.com/zh/blog/web-data-collection-tools" rel="nofollow">**网络数据收集工具**</a>

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