55 lines
1.5 KiB
Markdown
55 lines
1.5 KiB
Markdown
---
|
||
title: "Generation"
|
||
type: concept
|
||
tags: [RAG, LLM, 问答生成]
|
||
sources: [rag从入门到精通系列1-基础rag]
|
||
last_updated: 2025-01-16
|
||
---
|
||
|
||
## Definition
|
||
|
||
Generation（生成阶段）是 RAG 管道的第三阶段，将用户问题与检索到的相关文档块组合成 Prompt，输入 LLM 生成带事实依据的答案。
|
||
|
||
## Core Process
|
||
|
||
```
|
||
问题 + Top-k 文档块 → PromptTemplate 组装 → LLM 生成 → 返回答案
|
||
```
|
||
|
||
1. **组装上下文**：将问题（Question）和检索到的文档块（Context）放入预定义的字典结构
|
||
2. **Prompt 模板**：通过 PromptTemplate 将问题+上下文组合成完整的 Prompt String
|
||
3. **LLM 生成**：将 Prompt 输入 LLM，LLM 基于检索到的知识生成回答
|
||
4. **可选链式组合**：使用 LangChain/LlamaIndex 的 Chain 将 Retrieval 和 Generation 串联为统一管道
|
||
|
||
## Key Prompt Pattern
|
||
|
||
```
|
||
你是一个问答助手。请根据以下参考资料回答用户问题。
|
||
如果参考资料中没有相关信息，请如实说明。
|
||
|
||
参考资料：
|
||
{context}
|
||
|
||
用户问题：{question}
|
||
|
||
回答：
|
||
```
|
||
|
||
## LangChain Chain
|
||
|
||
LangChain 和 LlamaIndex 提供了 `RetrievalQA Chain` 等开箱即用的链，可将检索和生成过程自动化串联，避免手动拼装 Prompt。
|
||
|
||
## Connections
|
||
|
||
- [[Generation]] ← part_of ← [[RAG]]
|
||
- [[Generation]] ← receives_input ← [[Retrieval]]
|
||
- [[Generation]] ← uses ← [[Large-Language-Model]]
|
||
- [[Generation]] ← uses ← [[Prompt]]
|
||
|
||
## Aliases
|
||
|
||
- Answer Generation
|
||
- RAG Generation
|
||
- LLM Response Generation
|
||
- 答案生成
|