本文主要描述阿里云人工智能大模型基于本地知识库构建RAG应用。| 让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值 |
RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成技术的框架，旨在通过外部知识库的检索来增强大语言模型（LLM）的生成能力。检索模块：利用高效的向量检索引擎（如Faiss、Milvus、Elasticsearch等）从外部知识库中提取与用户输入相关的信息。生成模块：将检索到的相关信息作为上下文输入给大语言模型，生成更精准、更具针对性的回答。如上所示，本地知识库RAG应用架构图，管理员可将业务数据上传到本地检索型数据库中，当用户提问业务问题的时候，本地知识库将用户的问题以及与问题相关联的知识，合并成信息增强的提示词Prompt以及问题，提交到云端的大模型服务，云端的大模型服务根据用户提交的信息加强学习以及推理，得出准确的回答，返回给前端提问题的用户 | https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250414/odwvrb/local_rag.zip |
如上所示，从阿里云中，下载本地知识库RAG应用的本地服务器端软件，其运行环境是python，访问界面是web的形式 如上所示，配置本地环境变量，访问本地知识库RAG应用的web页面，上传业务数据，即可实现知识库的构建 | 
