Qdrant
基于Gemini与Qdrant构建生产级RAG管道:设计指南与代码实践
一、RAG技术的核心价值与应用场景在人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)正成为解决大语言模型(LLM)知识更新滞后、生成内容不可追溯等问题的关键技术。 传统的微调(Fine-Tuning)方法将知识固化在模型参数中,难以应对动态领域的快速变化;而RAG通过将检索与生成解耦,实现了知识的实时更新与可追溯性,尤其适用于政策频繁变动、对准确性要求极高的场景,如医疗、法律和航空管理。 本文以构建机场智能助理为例,结合Google的Gemini多模态模型与Qdrant向量数据库,详细阐述如何设计并实现一个高可靠、可扩展的生产级RAG管道。
6/3/2025 2:55:00 AM
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