RAG工作流程的执行时机

RAG工作流程的执行时机如下：

1. 文档加载和向量存储（前两步）：

   • 这部分是在项目启动时或首次创建VectorStoreService实例时处理的
   • VectorStoreService类的load_document方法会：
     • 从数据文件夹读取文档
     • 分割成小块
     • 使用嵌入模型将文本转换为向量
     • 存储到向量数据库中
     • 计算文件MD5值进行去重，避免重复加载

2. 用户查询处理（后四步）：

   • 这部分是在用户发送请求时处理的
   • 当用户提问时，系统会：
     • 将问题转换为向量
     • 在向量空间中检索最相似的文档片段
     • 将检索到的文档作为上下文传递给大语言模型
     • 模型基于上下文生成准确的回答

执行流程：

1. 项目启动时，VectorStoreService会加载数据文件夹中的文档并处理为向量
2. 用户发送查询时，RagSummarizeService会调用检索器获取相关文档
3. 将检索到的文档与用户查询一起传递给模型
4. 模型生成基于上下文的回答

这种设计使得系统在启动时完成了耗时的文档处理工作，而在用户查询时能够快速响应，提高了系统的性能和用户体验。