Baptiste Adrien 在X上介绍了其正在使用 @vercel 和 @nextjs 技术，开发一个 RAG（检索增强生成）系统，他分享整个开发的流程。
详细直观的介绍了RAG（检索增强生成）的基本原理和构建框架。
1. 文档处理
开发 RAG 系统的第一步是准备文档。这些文档将作为系统的基础数据。
2. 文本提取
接下来，使用 OCR（光学字符识别）模型处理文档。如果需要，该模型可以从图像中提取文本。
3. 文本分块
将提取的文本分解为更小、更易管理的部分。这种分块处理有助于提高后续处理和分析的效率。
4. 嵌入模型
将每个文本块通过嵌入模型转换为向量。这些向量是捕捉文本语义含义的数字表示。
5. 向量存储
将生成的向量存储在一个向量数据库中。这个数据库使系统能够根据语义相似性高效地检索相关信息。
6. 用户输入问题
用户通过系统输入问题。这个问题将用于从向量数据库中检索最相关的信息。
7. 问题嵌入
将用户输入的问题使用相同的嵌入模型进行处理，确保问题和文本块都在同一个向量空间中。
8. 向量匹配
系统根据相似性将嵌入的问题与数据库中的向量进行匹配，并检索出最相似的文本块。
9. 信息处理
系统根据相似度得分检索最相关的文档。然后，LLM（大语言模型）处理这些相关信息，生成对用户问题的详细回答。
10. 最终答案
最终答案呈现给用户。这些答案是从检索到的文档中最相关的信息生成的，确保了准确性和相关性。
Vercel RAG Chatbot 指南
这篇指南详细介绍了如何构建一个基于检索增强生成（RAG）技术的聊天机器人应用。RAG技术通过为大型语言模型（LLM）提供与提示相关的特定信息来增强其生成能力。其关键步骤包括：
- RAG的基本概念：RAG是一种为LLM提供特定上下文信息以增强其生成能力的过程。
- 重要性：解决LLM只能基于其训练数据回答问题的问题，通过检索相关信息并传递给模型作为上下文来提供准确回答。
- Embedding和向量数据库：用向量表示单词、短语或图像，通过计算向量之间的相似性来实现语义搜索。
- 内容分块：将源材料分解成更小的部分进行嵌入，然后存储在数据库中，以提高嵌入的质量。
- 项目设置：使用Next.js 14、Vercel AI SDK、OpenAI、Drizzle ORM、Postgres和pgvector、shadcn-ui和TailwindCSS等技术栈进行项目开发。
