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LLM - 白话向量模型和向量数据库

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一、大模型的"幻觉"之谜

1.1 何为"幻觉"现象？

大模型会以高度自信的姿态输出错误信息，犹如天才学生考试时"编造答案"。这种现象主要源于：

• 知识缺陷：训练数据存在错误/过时信息（如2021年前的GPT模型）
• 推理偏差：过度泛化语言模式（将"鸟类会飞"套用于企鹅）
• 领域盲区：缺乏垂直行业知识（如企业私有产品数据）

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1.2 专业场景的致命挑战

在医疗诊断、法律咨询等场景中，10%的错误率可能带来灾难性后果。

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二、RAG技术解析：给大模型装上"知识外挂"

2.1 核心原理：动态知识增强

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过实时检索外部知识库，为生成过程提供精准参考。其创新之处在于：

传统大模型	RAG增强模型
依赖静态训练数据	动态整合最新知识
单一生成过程	检索-生成双阶段流程
通用知识覆盖	领域知识深度定制

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2.2 技术实现三部曲

案例：构建智能客服系统

1. 知识索引构建

2. 智能检索阶段

3. 增强生成阶段

// 使用LangChain4j实现电商智能客服的RAG流程
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.retriever.EmbeddingStoreRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;public class RagProductAssistant {// 1. 检索增强组件private final EmbeddingModel embeddingModel;private final EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore;// 2. 大模型组件private final ChatLanguageModel chatModel;public RagProductAssistant(EmbeddingModel embeddingModel, EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore,ChatLanguageModel chatModel) {this.embeddingModel = embeddingModel;this.embeddingStore = embeddingStore;this.chatModel = chatModel;}// 核心RAG处理流程public String answerQuestion(String userQuery) {// 阶段1：检索上下文List<TextSegment> relevantContexts = retrieveRelevantContext(userQuery);// 阶段2：增强生成return generateAugmentedResponse(userQuery, relevantContexts);}// 上下文检索方法private List<TextSegment> retrieveRelevantContext(String query) {// 生成查询向量Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed(query).content();// 向量数据库检索（取Top3）int maxResults = 3;List<EmbeddingMatch<TextSegment>> matches = embeddingStore.findRelevant(queryEmbedding, maxResults);// 提取文本片段return matches.stream().map(EmbeddingMatch::embedded).collect(Collectors.toList());}// 增强生成方法private String generateAugmentedResponse(String query, List<TextSegment> contexts) {// 构建增强提示词String promptTemplate = """基于以下产品信息回答用户问题：${contexts}用户问题：${query}要求：1. 使用中文回答2. 如果信息不足请明确说明3. 保持专业性""";// 拼接上下文String contextStr = contexts.stream().map(TextSegment::text).collect(Collectors.joining("\n\n"));// 填充模板String finalPrompt = promptTemplate.replace("${contexts}", contextStr).replace("${query}", query);// 调用大模型生成return chatModel.generate(finalPrompt);}
}// 使用示例
public class RagDemo {public static void main(String[] args) {// 1. 初始化组件EmbeddingModel embeddingModel = new AllMiniLmL6V2EmbeddingModel();EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = createProductEmbeddingStore();ChatLanguageModel chatModel = OpenAiChatModel.builder().apiKey("your_key").modelName("gpt-3.5-turbo").build();// 2. 创建RAG助手RagProductAssistant assistant = new RagProductAssistant(embeddingModel, embeddingStore, chatModel);// 3. 处理用户查询String question = "你们最新款手机支持多少倍光学变焦？";String answer = assistant.answerQuestion(question);System.out.println(answer);}// 初始化产品知识库private static EmbeddingStore<TextSegment> createProductEmbeddingStore() {// 实际场景中连接Redis/Elasticsearch等向量数据库InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();// 加载产品文档（示例数据）List<String> productSpecs = Arrays.asList("型号X30 Pro: 支持100倍混合变焦，搭载潜望式镜头","型号X30: 支持30倍光学变焦，夜景拍摄增强");// 生成嵌入并存储productSpecs.forEach(text -> {Embedding embedding = embeddingModel.embed(text).content();store.add(embedding, TextSegment.from(text));});return store;}
}

三、RAG vs 微调：技术选型指南

3.1 核心差异对比

维度	RAG	微调
知识更新	实时动态	需重新训练
硬件需求	CPU可运行	需GPU资源
实施周期	小时级部署	周级准备
可解释性	检索记录可溯源	黑盒决策

3.2 黄金选择法则

• 选择RAG：知识频繁更新、需要结果溯源、快速迭代场景
• 选择微调：专业术语理解、特殊任务适配、长期稳定场景

典型案例：

• 医院病历系统：微调+医学知识库RAG
• 法律咨询平台：法条库RAG+裁判文书微调