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Mastra 中 RAG（检索增强生成）的实现
Mastra 使用检索增强生成 (RAG) 来显著提高生成式 AI 的输出质量。 RAG 是一种从外部数据库中搜索相关信息并根据结果生成答案的技术。这使得能够参考LLM（大规模语言模型）所不具备的最新信息和领域知识来做出响应。 Mastra 提供了一个系统，允许用户使用 GUI 轻松实现 RAG，从而轻松链接到要搜索的矢量数据库并调整信息检索的准确性。利用此功能将能够创建更加实用和可靠的AI代理。

RAG是一种结合检索和生成的方法，是一种通过将信息检索功能集成到生成AI中来提高响应的准确性和可靠性的机制。普通的LLM只能使用已经训练过的数据，而通过引入RAG，可以实时搜索外部知识库和文档数据，并根据结果生成答案。 Mastra 的设计使其易于与 RAG 集成，并且可以使用 GUI 配置与矢量数据库的连接和查询生成过程。这使得构建利用业务文档、常见问题解答和知识库的高级代理变得容易。

如何链接矢量数据库
要实现RAG，必须连接矢量数据库，对文档数据 伯利兹电报数据 进行矢量化和存储。 Mastra 支持主要的矢量数据库，包括 Pinecone、Weaviate 和 FAISS，并且允许您通过简单地设置 API 密钥和端点轻松连接。文档预先嵌入并注册到数据库中，当用户进行查询时，将搜索具有相似内容的文档并将其传递给生成式人工智能。 Mastra 具有工作流功能，可让您自动化整个过程，甚至可以可视化地管理复杂的集成过程。这使得使用 RAG 构建高性能信息检索代理变得更加容易。

优化搜索查询并提高信息检索准确性
为了最大限度地提高 RAG 的性能，优化搜索查询至关重要。 Mastra 允许您自定义查询生成逻辑，以帮助您找到更多相关信息。例如，可以进行预处理以提取关键字并总结输入，而不是简单地将用户的自然语言输入转换为搜索查询，从而提高与搜索目标匹配的准确性。此外，可以实现搜索结果过滤和排名功能，以过滤掉噪音并仅将最相关的信息传递给生成 AI。 Mastra 灵活的工作流程结构允许通过 GUI 实现这种高级调整。