主要观点：作者完成了软件架构师的 RAG 管道开发工作后，分享从经验中得到的笔记，包括项目解决方案架构、RAG 回顾、经验教训（文档摄取、文档搜索、文档检索和重新排名、用结果提示）等方面，强调在 RAG 管道构建中需注意多方面以提升 LLM 回答质量。
关键信息：

• 项目为基于云的 B2B 解决方案，提供软件架构支持服务，RAG 管道组件图及各部分作用。
• RAG 基本流程及上下文窗口概念，LLM 直接回答问题的局限性及 RAG 管道的作用。
• 有多种 RAG 相关工具，如 langchain 因过往问题被放弃，guardrails 用于处理 RAG 管道中的预处理和后处理，Huggingface 提供多种功能。
• 文档摄取中需考虑块大小、原始文档交付介质等因素，可自定义 PDF 导入器和 Web 爬虫，为不同内容类型生成文本摘要。
• 文档搜索采用混合搜索方法，包括向量搜索和术语搜索，选择合适的嵌入算法和数据库，考虑纠正问题语法等。
• 文档检索和重新排名时，要基于相关性对搜索结果重新排序，可通过多种方式判断相关性，如包含问题中的专有名词等。
• 用结果提示时要根据搜索结果调整系统指令，避免 LLM 无数据可用时出现不良表现。
  重要细节：
• 不同知识领域和内容类型的块大小要求不同，如描述性散文和说服性散文块大小不同，PDF 文档按页组织可能导致段落分割问题。
• 不同数据库的特点，如向量数据库和 Lucene 数据库的搜索算法和支持的功能。
• 向量搜索的算法如 kNN、aNN（HNSW 算法），距离函数如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离的选择和应用。
• 用 BART 模型生成搜索结果的摘要，以及不同情况下系统指令的调整。