AiswaryaVenkit1发布Azure平台企业级RAG分步教程(1 minute a day)

逐步讲解 Azure 上的企业级检索增强生成（RAG）。一个可靠的 RAG 系统需要的不只是把大语言模型连接到向量数据库。它需要一套完整的流程来保证回答有依据、安全、及时且可衡量。工作流的整合方式如下：

企业数据从 SharePoint、OneDrive、Azure Blob Storage、ADLS Gen2、Azure SQL、Cosmos DB 以及商业应用流入。

Azure AI 文档智能提取内容，同时分块和元数据增强会为索引做准备。

Azure OpenAI 或 Foundry 模型将分块转换为向量嵌入。

Azure AI Search 存储向量和元数据，然后组合向量搜索、关键词搜索、语义排序、筛选和安全修剪。

用户通过应用、Copilot 或聊天界面提问。

系统改写查询、检测意图、生成嵌入，并应用安全和元数据筛选。

Azure AI Search 检索并重新排序最相关的分块。

提示整合组合了问题、检索到的上下文、系统指令和接地规则。

Azure AI Foundry 或 Azure OpenAI 生成带有引用和来源的有依据回答。

评估与监控跟踪有依据性、相关性、延迟、使用量和成本，同时反馈支持持续改进。

安全通过 Microsoft Entra ID、基于角色的访问控制、加密、私有端点、Purview 和文档级安全修剪贯穿每一步。这就是将基础 RAG 演示转变为企业就绪系统的关键。

你当前正在构建 Azure RAG 架构的哪一部分？

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