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项目背景与项目分析

本文主要基于一个菜谱做饭指南的需求，完整一个RAG实战项目。已有md文件记录各种菜品的制作方法，基于这些md文件构建知识库，并基于知识库构建知识问答系统，来解决日常大家不知道吃什么、什么菜怎么做的问题。

需求分析

针对菜谱的问答，可能涉及如下几种问答方式：

1）直接询问某个菜怎么做-----对应完整问答

2）询问某个菜需要什么食材----对应部分问答

3）推荐某个类型的菜----对应概括问答

数据分析

md文件使用#作为标题，天生具有层级结构，可以据此解析出每个文件中的必备原料和工具、计算、操作、附加内容等信息，这种可以方便的进行分块。

但是会带来一个问题的，当检索的时候，可能上下文信息不全，为了解决这个问题，可以给分块增加关联信息，可以关联到完整菜谱内容，这样在调用大模型生成阶段，就可以有完整的菜谱信息。这样既可以保证检索的准确性，又可以保证上下文的完整性。

数据准备模块实现

文档分块与父子文档关系

父文档（完整菜谱）├── 子块1：菜品介绍 + 难度评级├── 子块2：必备原料和工具├── 子块3：计算（用量配比）├── 子块4：操作（制作步骤）└── 子块5：附加内容（变化做法）

基本流程：

1）检索：通过小分块检索，提高检索准确性

2）生成：传递原始完整文档给大模型，确保上下文完整性

3）智能去重：针对同一个父级的子分块进行去重，合并为完整菜谱信息

元数据增强：

1）菜品类型：通过md文件所在目录识别

2）难度等级：从菜谱的星级中提取

3）菜品名称，从文件名提取

4）文档关系，建立父子级文档id关系

索引构建与检索优化

索引构建采用本地FAISS向量数据库，在检索前对FAISS文件预加载，可以很大提升检索速度

检索使用混合检索模型，同时使用向量检索与关键词检索，检索结果融合使用RRF，同时保留了两种检索方式的优势

提供元数据筛选，以便针对“介绍几道川菜”，可以直接按菜品类型筛选

生成集成和系统整合

生成集成

生成集成模块的系统的核心大脑，否则理解意图识别、智能路由、查询重写，从而生成高质量的回答。

智能查询路由，根据用户查询判断是列表查询、详细查询还是一般查询

查询重写优化，对模糊不清的查询进行重写优化，比如“做饭”重写为“简单易做的家常菜”

多模式生成：

1）列表模式，适用于推荐类查询，返回简洁的菜品列表

2）详细模式，适用于制作类查询，提供菜品详细制作步骤

3）基础模式，适用于普通问答

系统整合

数据准备→索引构建→检索优化→生成集成

在查询路由阶段，将查询分为了3个路由，在生成阶段同样分为了3个路由，以便可以针对性生成不同模式下的结果。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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