RAG与上下文工程入门到精通，一篇讲透“找知识”和“用知识”的全部秘密！
我帮客户落地大模型时，发现90%团队把RAG当Prompt升级版，结果幻觉翻倍、预算爆炸。其实一个负责‘搬弹药’，一个负责‘瞄准镜’，缺谁都打不准。本文用一张流程图+实战代码，带你3分钟看清它们如何联手治幻觉、又在哪互相甩锅，附赠可直接抄作业的选型决策树。
文章概要
我帮客户落地大模型时，发现90%团队把RAG当Prompt升级版，结果幻觉翻倍、预算爆炸。其实一个负责‘搬弹药’，一个负责‘瞄准镜’，缺谁都打不准。本文用一张流程图+实战代码，带你3分钟看清它们如何联手治幻觉、又在哪互相甩锅，附赠可直接抄作业的选型决策树。
“哥，RAG都上了，怎么大模型还在胡说八道？”
——上周，一位电商老板拿着用户投诉截图冲进会议室，只见AI客服把“7天无理由退货”答成了“7年保修”，还把用户昵称叫成前任产品经理的名字。全场寂静三秒，运维小哥小声嘀咕：“是不是Prompt还不够长？”
别笑，这就是把RAG和上下文工程搅成一碗八宝粥的典型现场：以为只要往向量数据库里扔点文档，再塞一段“你是一名友好客服”的Prompt，就能坐等模型开光。结果幻觉翻倍、预算爆炸、用户怒打一星，产品经理含泪写复盘。
翻车现场①：只上RAG——“知识搬来了，但没拆包”
医疗问诊场景，知识库里有《HPV疫苗接种指南》，用户问“打完九价多久能喝酒”。RAG嗖地召回一段原文：“接种后常见不良反应有局部红肿……”模型一看“红肿”关键词，立刻生成“建议冰啤酒消肿”，医生当场想拔网线。
根因：RAG只负责“搬弹药”，把整段原文塞给模型，却没给“如何引用”的说明书，模型顺手就放飞。
翻车现场②：只调Prompt——“瞄准镜装反了”
金融客服想省向量库的钱，干脆把两百条FAQ写成“系统提示”——足足3k token。用户一句“我卡丢了”触发模型输出“请先确认您是否已阅读第147条风险揭示书”，紧接着Token超限，对话被强制截断，用户连“挂失”俩字都没打上。
根因：Prompt工程师把上下文当仓库，啥都往里扔，结果模型在“垃圾堆”里找答案，找到算我输。
翻车现场③：混用但无边界——“左右手互搏”
教育APP同时上线RAG+超长Prompt：RAG召回“牛顿三大定律”，Prompt又要求“用小学生能听懂的话”。两边指令撞车，模型输出“牛顿第一定律就是——你不写作业，妈妈会一直静止在你门口”，家长举报“教坏小朋友”。
根因：检索域和生成域没有“唯一握手接口”，双方各说各话，模型直接“精神分裂”。
| 故障指标 | 现场惨状 | 背后黑手 |
|---|---|---|
| Token爆炸 | 一次对话耗掉8k token，账单比广告费还贵 | 把整篇召回文档+系统提示+多轮历史全塞给模型，GPT不是吸尘器 |
| 延迟飙红 | 平均响应3.2s，用户以为网断了 | 向量检索100ms，可Prompt里塞了10条Few-Shot示例，生成前还得做“小作文阅读理解” |
| 用户怒打一星 | 应用商店关键词“人工智障”霸屏 | 答案时而高冷时而中二，用户体验像抽盲盒，差评里出现“还不如回拨人工客服” |
一句话总结：RAG和上下文工程不是“二选一”，也不是“全都要”，而是“谁管找、谁管用”必须白纸黑字写进架构图。否则，幻觉就会像打地鼠，砸完一个冒一个，最后把预算和口碑一起带走。
- 一张图拆穿边界：RAG管‘找知识’，上下文工程管‘用知识’
把 RAG 当成“情报部”，把上下文工程当成“参谋部”；情报送错，参谋再神也白搭。
下面这张 5 色流程图，一次性把“谁搬货、谁摆盘”钉在墙上，别再让两边互相甩锅。
2.1 Pipeline 精确定位：检索域 vs 生成域的唯一握手接口
| 域 | 职责 | 关键输出 | 越界红线 |
|---|---|---|---|
| 检索域（RAG） | 找、筛、排、送 | Top-K 文档块 + 元数据 | ❌ 禁止总结、禁止改写、禁止“脑补”答案 |
| 生成域（上下文工程） | 用、融、格、答 | 结构化提示 + 角色指令 | ❌ 禁止回退再搜、禁止自己编数据 |
唯一握手接口：
context_json——一个只读、带元数据、已排序的数组。
字段提前写死：["chunk_id", "text", "score", "source", "timestamp"]。
谁改字段谁请全组奶茶，CI 自动测 schema，违约直接打回。
# 伪代码：情报部 → 参谋部candidate_chunks = rag.retrieve(query, top_k=15)context_json = context_engineering.compress( candidates=candidate_chunks, token_budget=1200, hard_filter={"year": "2025"} # 时间闸门)
2.2 数据流对比：两段式管道 vs 一段式塞爆 Prompt
| 模式 | 数据流 | 实测延迟 | 峰值 Token | 可解释性 | 失败回退 |
|---|---|---|---|---|---|
| 两段式 RAG→Context→LLM | ① 向量检索 200 ms ② 重排取 Top-5 ③ 注入 Prompt 1 k ④ 生成 1.2 s | P99 <1.5 s | 1 500 | 每句可溯源 [1][2][3] | 检索为空→兜底话术 |
| 一段式 All-in-Prompt | ① 直接把 60 页 PDF 塞进系统消息 ② 生成 8 s | P99 >8 s | 12 000+ | 黑盒， hallucination 难定位 | 无兜底，直接瞎编 |
结论：
“一段式”= 把图书馆塞进枪手嘴里，书页卡住扳机，幻觉就地爆炸。
2.3 失败现场：检索质量差，再强的 Prompt 也救不了幻觉
场景复现
用户问：“2025 年河南高考平行志愿投档规则？”
- 情报部翻车：
向量库混入 2023 年老政策，top1 相似度 0.91，实则已作废。 - 参谋部努力：
Prompt 里加红字“必须引用 2025 年官方文件”，也挡不住 LLM 把 2023 内容当真理。 - 结果：
答案 confidently wrong，用户投诉“误导孩子一生”。
一分钟止血
def time_gate(chunks): return [c for c in chunks if c.get('year') == '2025']compressed = time_gate(rag.retrieve(query))if not compressed: return "知识库暂无 2025 年数据，已通知教研组更新。"
血泪结论：
原材料掺假，再精湛的厨艺也能毒倒用户。
先让 RAG 递对书，再让上下文工程把书读薄，最后才让 LLM 开口。
速记卡片（贴显示器）
RAG：找知识 → 给 5 句话 Context：用知识 → 让模型说人话 接口：context_json（5 句话 + 元数据） 失败 90% 原因：地图给错 → 方向盘背锅
- 七维生死区别：30秒对照表收藏级
把这张表设成手机锁屏，开会battle直接亮屏，比喊“你不懂RAG”管用100倍。
| 维度 | RAG （找知识） | 上下文工程 （用知识） | 一句话记忆口诀 |
|---|---|---|---|
| 3.1 目标 | 召回率 ：宁可错杀一千，不可漏掉一条 | 答案忠实度 ：宁可答慢，不可答歪 | 一个“广撒网”，一个“严把关” |
| 3.2 优化对象 | 索引库 ：向量模型、分块、重排算法 | 提示链 ：角色、CoT、Few-shot顺序 | 调的是“仓库” vs 调的是“说明书” |
| 3.3 成本结构 | GPU+向量存储 ≈固定房租，先付后住 | Token用量 ≈按量打车，越远越贵 | 先砸钱装机，后按字付费 |
| 3.4 失败模式 | 检索失效 ：Top-K跑偏，后面全错 | 上下文错位 ：给足料，模型看漏行 | 拿错剧本 vs 背错台词 |
| 3.5 可解释性 | 黑盒召回 ：只能看相似度，不知为何 | 可追溯缓存 ：Prompt+输出可diff | 搜到算我输 vs 全程有录像 |
| 3.6 部署门槛 | 需要基础设施 ：向量库、GPU、ETL | 零算力增量 ：记事本改完直接发版 | 买房装修 vs 拎包入住 |
| 3.7 团队分工 | 数据工程师 ：清洗、切块、调Embedding | Prompt工程师 ：写角色、跑A/B、盯指标 | 左脑数据，右脑文案 |
3.1 目标：召回率 vs 答案忠实度
- • RAG的KPI是召回率：漏掉一条关键法条，律师函直接翻车；宁可多给10条，也不能少1条。
- • 上下文工程的KPI是忠实度：把10条塞给模型后，它却“自由发挥”把美元改人民币，客户瞬间损失百万。
一句话：RAG怕“漏”，上下文工程怕“飘”。
3.2 优化对象：索引库 vs 提示链
- RAG玩的是索引：同样的1000篇政策，用
text-embedding-ada-002还是bge-large-zh、分512还是1024、要不要重排，召回率能差20%。 - 上下文工程玩的是顺序：把“禁止退款”写在system里还是user里、放开头还是结尾，模型是否敢拒退，效果天壤之别。
调RAG=调数据库索引；调上下文=调前端样式，两者技能树完全不同。
3.3 成本结构：GPU算力+向量存储 vs Token用量
- RAG成本前置：一次性建索引，GPU+存储花掉70%预算，后续查询几乎“零边际”。
- 上下文工程成本后置：每轮对话都要重新烧Token，10轮长对话就能把GPT-4烧到0.06美元/次，月底账单吓哭财务。
预算紧张时，先上上下文工程跑MVP，等用户量起飞再上RAG摊薄成本。
3.4 失败模式：检索失效 vs 上下文错位
- 检索失效：用户问“2024年新规”，向量库只回到2022年，后面Prompt写成花也救不了。
- 上下文错位：检索把2024年新规塞进去了，但模型看漏了“仅限上海自贸区”这一行，回答成全国通用，照样翻车。
双保险策略：RAG召回≥15条→上下文工程用“关键句高亮+引用编号”强制模型Attention。
3.5 可解释性：黑盒召回 vs 可追溯缓存
- RAG的黑盒：Milvus返回Top10，打分0.82、0.81…为啥第11条更相关的被干掉？只能干瞪眼。
- 上下文工程可追溯：把每段知识贴进Prompt时打标签
<doc id=1234>，模型回答错直接定位原文，回滚只需改一行。
合规场景（金融、医疗）优先上下文工程，审计员要能看到“答案出自哪一页”。
3.6 部署门槛：需要基础设施 vs 零算力增量
- • RAG最小可用栈：向量库+Embedding服务+GPU≥1×A10，没云账号的小白
- 实战：把RAG塞进上下文工程的4步流水线
把“搬弹药”的RAG和“瞄准镜”的Prompt拼成一条枪，一条脚本就能把召回、排序、压缩、注入串成闭环，让幻觉率从38%跌到4%，延迟只加120ms。
4.1 Step1 候选池：RAG召回+重排生成可变视图
目标：3秒内从100万段文本里捞出“可能有用”的50块，并按业务权重重排。
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 用户query + 时间戳 + 用户画像标签 | 50条(chunk_id, text, score, source, timestamp) |
关键动作
- 混合召回：向量相似度（top-100）+ BM25（top-100）→ 去融合（RRF）。
- 业务重排：把“来源=内部制度”的chunk强行提权1.5倍，“发布时间>30天”的降权0.7倍。
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever# 1. 向量&关键词双路召回vector_retriever = FAISS.as_retriever(search_kwargs={"k": 100})bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs, k=100)ensemble = EnsembleRetriever( retrievers=[vector_retriever, bm25_retriever], weights=[0.6, 0.4], c=60 # RRF常数)candidates = ensemble.get_relevant_documents(query)# 2. 业务规则重排for c in candidates: if c.metadata['source'] == 'internal_policy': c.metadata['score'] *= 1.5 if age(c.metadata['date']) > 30: c.metadata['score'] *= 0.7candidates = sorted(candidates, key=lambda x: x.metadata['score'], reverse=True)[:50]
```
---
### 4.2 Step2 评分排序：基于任务目标给上下文打权重
**目标**：让“最可能被用到”的chunk排在前面，减少LLM眼瞎。
| 输入 | 输出 |
| --- | --- |
| 50条候选 | 20条`(chunk_id, text, weight, reason)` |
**关键动作**
1. 1. **轻量交叉编码器**（ms-marco-MiniLM）给query-chunk对打分。
2. 2. **任务目标函数**再微调：
* • 若任务是“写摘要”，优先选“信息密度高”的chunk；
* • 若任务是“回答数字”，优先选“含数字/表格”的chunk。
```plaintext
from sentence_transformers import CrossEncoderce = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')pairs = [[query, c.page_content] for c in candidates]scores = ce.predict(pairs)# 任务加权for c, s in zip(candidates, scores): if task == 'summary' and info_density(c.page_content) > 0.6: s += 0.15 if task == 'number' and has_number(c.page_content): s += 0.2 c.metadata['weight'] = sfinal = sorted(candidates, key=lambda x: x.metadata['weight'], reverse=True)[:20]
4.3 Step3 记忆压缩：百万token→千token认知缓存
目标：把20条chunk压进“LLM一眼能看完”的2k token以内，且不丢关键事实。
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 20条chunk（≈8k token） | 1条compressed_context（≤1.5k token） |
关键动作
- 抽取三元组（主语/谓语/宾语）做事实蒸馏。
- 摘要链（map-reduce）再压一遍：
- Map：每条chunk生成1句“要点+数字”。
- Reduce：把20句拼成1段，再让LLM摘3句。
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chainmap_prompt = """Extract one concise sentence that keeps all numbers and proper nouns:"{text}""""reduce_prompt = """Compress the following sentences into 3 sentences, retain figures:"{text}""""chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce", map_prompt=map_prompt, reduce_prompt=reduce_prompt)compressed_context = chain.run(final)
4.4 Step4 注入系统提示：函数调用+格式兜底
目标：让LLM知道“拿什么答、怎么答、答成
- 选型决策树：什么时候单刷、什么时候双排
把“数据量、刷新频率、对话深度”三个数字写在便利贴，贴到显示器边框——30 秒就能拍板，再也不用半夜改 Prompt 改到哭。
5.1 私有数据 <1W 且静态：轻量级上下文工程即可
| 维度 | 安全线 | 超标信号 |
|---|---|---|
| 数据量 | ≤1 万条 QA / 手册 | Excel 行数 > 9 999 |
| 更新频率 | 季度 < 1 次 | 业务群 @ 你“改个字” |
| 并发 | 内部 100 QPS 以内 | 对外发布，瞬间飙红 |
三步落地，零额外算力：
- 文本切片 ≤512 token，重叠 0%，保证单条完整语义。
- 用 bge-m3 做嵌入 → 本地 FAISS 索引，磁盘占用 <30 MB。
- 系统提示模板只留 2 个变量：```plaintext
已知信息：{Top3 片段}若原文未提及，回复“暂无规定”并停止。
> 实测 GPT-3.5 幻觉率 2.8%，延迟 600 ms，**零向量库运维成本**。
> 一旦数据过期，直接换文本文件重启服务——比改数据库字段快 10 倍。
⚠️ 红线：别手痒加 RAG，否则索引表、版本回滚、监控仪表盘全都会找上门，ROI 立刻为负。
---
### 5.2 知识天天变：必须上 RAG
| 场景画像 | 电商价格、股票公告、物流政策，T+0 更新 |
| --- | --- |
| 只用 Prompt 的后果 | 用户问“今天金价”，模型背出上周价格，投诉秒到 |
**最小闭环 4 件套：**
1. 1. CDC 抽增量 → 毫秒级写 **PgVector**，`upsert` 自带 `updated_at`。
2. 2. 检索侧开“时间衰减”权重：```plaintext
score = cosine * exp(-Δt/τ) # τ=24h，今天>昨天>上周
- 上下文工程只做重排+格式化，把召回 Top-5 按“时效>权威>长度”喂给 LLM。
- 失败回退：检索为空时，Prompt 兜底话术——
“该信息实时变动，请稍等 30 秒再试。”
把锅甩给业务，不让模型硬编。
某券商落地后，报价准确率 99.2%，延迟 <1.2 s，向量库日增量 80 万条，CPU 占用仍 <30%。
5.3 多轮对话 + 复杂指令：RAG + 上下文工程双剑合璧
| 单技术痛点 | 症状 |
|---|---|
| 只用 RAG | 每轮独立召回，丢失指代；“P10 Pro” 被当成全新查询 |
| 只用 Prompt | 对话历史超长，模型把“订单号”记成“手机号”，幻觉 30%+ |
合璧打法 3 步流：
- 上下文工程维护“对话记忆栈”
- 用 BERT-tiny 做实体抽取，每轮只保留与当前意图相关的 KV（订单号、券 ID、时间戳）。
- • 百万 token 历史 → 压缩成 1k token 认知缓存，GPU 显存降 70%。
- RAG 负责“事实拉取”
- 把改写后的子查询分别召回三款产品参数，输出 JSON 表格。
- 最终 Prompt = 状态摘要 + 召回表格 + 格式约束```plaintext
角色：售后客服当前关注：P10→P10 Pro→对比 S7已知参数：{JSON 表格}输出：80 字内，带◆优缺点◆
> 实测多轮指代准确率 **92%**，首响 0.8 s，幻觉率从 28% → 4%。
---
### 5.4 预算有限：先上上下文工程，再逐步引入 RAG
| 阶段 | 目标 | 预算 | 里程碑 |
| --- | --- | --- | --- |
| PoC | 验证价值 | 0 元 | Google Sheet 当知识库，人工复制 100 条 Q&A，写死进 Prompt，一周上线 |
| 试点 | 降幻觉 | 5k/月 | 买台 4C8G |
6. 不打架的7条军规：落地直接抄
-----------------
> “RAG 和 Prompt 一旦抢戏，用户先遭殃，预算跟着陪葬。”
> 把下面 7 条原封不动贴进 Confluence，谁改谁请全组喝奶茶，幻觉率不降你来骂我。
---
### 6.1 共享 schema：元数据字段提前对齐
| 字段名 | RAG 侧怎么用 | Prompt 侧怎么用 | 必须一致的值 |
| --- | --- | --- | --- |
| `doc_id` | 向量主键、去重 | 引用脚注 `[id]` | UUID-v4 无后缀 |
| `chunk_title` | 粗排特征 | 系统提示“当前参考：{title}” | ≤50 字，禁止特殊符号 |
| `update_time` | 增量同步窗口 | 缓存失效阈值 | ISO-8601，毫秒级 |
> 落地姿势：用 **Pydantic 基类 `SharedMeta`** 做 CI 门禁，字段对不上直接阻断 Merge Request，拒绝“先上车后补票”。
---
### 6.2 统一版本号：检索端与 Prompt 端同步迭代
版本号格式：`RAGx.y-CTXx.y`
* • `RAG1.3-CTX1.2` = 索引第 3 次大版本、提示模板第 2 次大版本
* • Git Tag 必须**双标签**，发版脚本一次性回滚两端，杜绝“只更检索不更提示”的幻觉回潮。
---
### 6.3 监控拆分：召回命中率 vs 答案忠实度双仪表盘
| 指标 | 数据源 | 告警阈值 | 责任人 |
| --- | --- | --- | --- |
| **Recall@5** | 向量检索日志 | <65% 持续 10 min | 数据工程师 |
| **FaithScore** （LLM 自评） | 生成日志 | <85% 连续 20 次 | Prompt 工程师 |
| **端到端拒答率** | 网关埋点 | >15% 突增 | 全组 On-call |
> Grafana 双 Y 轴同图展示，一眼定位是“**没找回**”还是“**用错了**”，甩锅时间从 2 小时缩到 2 分钟。
---
### 6.4 失败回退：检索为空时的 Prompt 兜底话术
```plaintext
if not retrieved_chunks: system_prompt += ( "\n【知识库暂缺相关记录】请直接回答“暂未收录该问题”，" "禁止编造，可建议用户联系客服补充资料。" )
把兜底写进 Prompt 模板，而不是让模型自由发挥——实测幻觉率从 23% 打到 4%，用户投诉直接腰斩。
6.5 测试分层：召回测试集与生成测试集独立
- 召回集：1000 条黄金问-答对，人工标注答案所在 chunk，只测“搬弹药”
- 生成集：300 条对抗问-答对，含“陷阱题”“多跳题”，只测“瞄准镜”
两套集禁止混用，避免“检索作弊”——靠记忆答案通过生成测试，上线就翻车。
6.6 职责写进 PRD：接口契约白字黑字
| 接口 | 输入 | 输出 | SLA | 超时 |
|---|---|---|---|---|
/retrieve |
用户问题 + top_k | 按 score 排序的 chunks | Recall@5≥70% | 800 ms |
/generate |
问题 + chunks + 历史 | 答案 + 引用[id] | FaithScore≥85% | 2 s |
把 SLA 写进合同，谁掉链子谁背 P0 故障，减少“我以为你会缓存”这类扯皮。
6.7 预算分账：GPU 小时与 Token 用量单独核算
- RAG 成本 = 向量库实例费 + GPU Embedding 时长
- 上下文成本 = LLM 输入 Token（含 chunks）+ 输出 Token
每月财务邮件拆成两张表，让老板一眼看出“哪边烧钱、哪边背锅”，避免混合预算导致“一刀切”砍项目。
一句话总结：
把 RAG 当“弹药库”，把上下文工程当“瞄准镜”，7 条军规就是枪械接口标准，谁不遵守，谁就在自己脚上开枪。
如何学习大模型 AI ？
我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。
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