大模型——使用 Redis 和 Spring AI 创建 RAG（检索增强生成）应用
使用 Redis 和 Spring AI 创建 RAG（检索增强生成）应用
1、概览
在本教程中，我们将使用 Spring AI 框架和 RAG（检索增强生成）技术构建一个 ChatBot（聊天机器人）。在 Spring AI 的加持下，我们将与 Redis Vector（向量）数据库集成，以存储和检索数据，从而增强 LLM（大型语言模型）的提示功能。一旦 LLM 接收到包含相关数据的提示，它就会有效地用自然语言生成带有最新数据的响应，以回应用户的查询。
2、RAG 是什么？
LLM 是根据互联网上的大量数据集预先训练的机器学习模型。要使 LLM 在私营企业中发挥作用，我们必须根据特定组织的知识库对其进行微调。然而，微调通常是一个耗时的过程，需要大量的计算资源。此外，经过微调的 LLM 很有可能会对查询生成不相关或误导性的响应。这种行为通常被称为 LLM 幻觉（LLM Hallucinations）。
在这种情况下，RAG 是一种优秀的技术，用于限制或将 LLM 的响应置于特定上下文中。向量数据库在 RAG 架构中发挥着重要作用，为 LLM 提供上下文信息。但是，