RAG优化：python从零实现时间管理大师Self-RAG
大家好！今天我们要聊的是一个让RAG不再“乱来”的神奇系统——Self-RAG！它可不是那种只会机械检索文档的“书呆子”，而是一个懂得“偷懒”、懂得“挑三拣四”的“时间管理大师”！
想象一下，你问AI一个问题，它二话不说就开始翻书，结果翻了一堆没用的文档，最后给你一个驴唇不对马嘴的答案。是不是很崩溃？别担心，Self-RAG来了！它会先问问自己：“这问题需要我翻书吗？”如果不需要，它就直接开动脑筋，省时省力！如果需要，它还会精挑细选，只留下那些靠谱的文档，最后给你一个“有根有据”的答案。
Self-RAG不仅聪明，还懂得“偷懒”，简直是AI界的“时间管理大师”和“质检员”合体！如果你想让你的AI助手不再“乱来”，那就赶紧往下看吧！今天我们就来揭秘Self-RAG的“超能力”，看看它是如何让AI变得更靠谱、更贴心的！
PS：如果你不试试Self-RAG，你的AI助手可能会像气球一样飞走哦！😄
注意：
- 1 大家可以提前https://studio.nebius.com/注册一个api，然后获取一个api key,免费1刀，
其他平台薅羊毛也可以，很多可以免费薅羊毛！下文的结果是基于"BAAI/bge-en-icl"
- 2 请提前下载数据
- 3 提前准备好你的环境
- 4 本地嵌入模型搭建 基于本地的模型进行语义嵌入，可以利用FlagEmbedding,可以好好学习下，量大的话api的嵌入还是比较贵的哦！
文章目录
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- Self-RAG 的关键组件
- 环境设置
- 从 PDF 文件中提取文本
- 对提取的文本进行分块
- 设置 OpenAI API 客户端
- 简单的向量存储实现
- 创建嵌入
- 文档处理管道
- Self-RAG 组件
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- 1. 检索决策
- 2. 相关性评估
- 3. 支持评估
- 4. 效用评估
- 响应生成
- 完整的 Self-RAG 实现
- 运行完整的 Self-RAG 系统
- 评估 Self-RAG 与传统