AI测试入门：基于 RAG 的 LLM 应用程序的测试方法「详细介绍」

1. RAG 架构

一个典型的 RAG 架构包括一个检索器（对知识库进行矢量搜索检索上下文的组件）和一个生成器（从检索器中获取检索上下文以构建提示并生成自定义 LLM 响应作为最终输出的组件）。在大多数情况下， “知识库” 由存储在向量数据库（如 ChromaDB）中的向量嵌入组成。

RAG 架构的示意图说明如下：

1.用户输入提问内容；
2.检索器处理给定的输入，生成输入的嵌入表示；
3.在向量空间中搜索，以找到与输入嵌入表示最相关的前 K 个文档；
4.根据相关性（或与输入嵌入表示的相似度）对检索到的文档进行排名；
5.将排名靠前的