搭建一套RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統需要以下幾個主要步驟和組件：
1. 預訓練的語言模型（LLM）：大語言模型是RAG的核心，用於生成和理解文本。例如GPT-3和LLaMA等模型。
2. 嵌入模型（Embedding Model）：嵌入模型將文本轉換為向量形式，以便可以對文本進行向量相似度搜索。。
3. 向量數據庫（Vector Database）：向量數據庫用於存儲文本的嵌入向量，並支持快速的向量相似度搜索。例如Chroma、Pinecone、Weaviate等數據庫。
4. 檢索框架（Retrieval Framework）：檢索框架用於從向量數據庫中檢索最相關的文檔。LangChain是一個開源的Retrieval-Augmented Generation框架，可以用於此目的。
5. 用戶接口（User Interface）：用戶接口允許用戶提出問題，並顯示LLM生成的答案以及用於生成該答案的文檔。。
以下是一些開源的基於LLM的RAG框架，可供參考：
– RAGFlow：一個基於深度文檔理解構建的開源RAG引擎。
– QAnything：一個支持任何格式文件或數據庫的本地知識庫問答系統。
– Open WebUI：一個可擴展、功能豐富且用戶友好的自托管WebUI，旨在完全離線操作。
– FastGPT：一個基於LLM大語言模型的知識庫問答系統。
– Langchain-Chatchat：一個基於ChatGLM等大語言模型與Langchain等應用框架實現的本地化檢索增強生成(RAG)大模型知識庫項目。
– MaxKB：一個基於LLM大語言模型的知識庫問答系統。