应用型RAG 2.0：从短时记忆到类ChatGPT对话，智能跃升10倍的下一代机器人

本文介绍了如何将基础的RAG应用升级为功能更强大的RAG 2.0版本，打造一个类似ChatGPT的智能对话机器人。与仅能回答单次问题的RAG 1.0不同，RAG 2.0具备上下文记忆、连贯对话和用户可控搜索能力。 项目基于Streamlit构建，核心改进包括：首先，使用RecursiveCharacterTextSplitter替代原来的CharacterTextSplitter，避免在单词中间切分文本，确保每个文本块语义完整，提升检索准确性。其次，选用更大更强的模型google/flan-t5-large，增强生成能力，使回答更自然、更具对话感。 关键升级在于引入对话记忆机制。通过ConversationBufferMemory，系统能记住用户之前的提问与回答，实现连贯对话。例如，当用户先问“什么是关键教训？”，再问“Instagram是怎么开始的？”，最后问“那Twitter呢？”，系统能正确理解“Twitter”是延续上文的追问，从而准确回答“Twitter最初是一个播客平台”。 此外，通过自定义提示模板（Prompt Template），引导模型更清晰、完整地作答，并强调基于上下文回答，避免幻觉。还加入了关键词搜索功能，用户可在侧边栏输入关键词，查看系统检索到的相关文档片段及其相似度得分，增强透明度与控制力。 最终实现的RAG 2.0应用具备三大能力：能记住对话历史、能理解上下文关联问题、能展示检索依据。相比RAG 1.0，其智能性提升约10倍，真正接近真实聊天体验。 作者建议在调试时关注分块质量、单独测试检索效果、优化提示词，以提升整体表现。整体来看，RAG 2.0通过结构优化与功能增强，将静态问答升级为动态、可交互的智能助手，是构建实用AI应用的重要一步。