在AI大模型飞速发展的当下，其“能说会道”的特性让不少人惊叹，但隐藏在流畅表达背后的“隐患”也逐渐显现——当你询问最新行业政策、公司内部流程，或是某个细分领域的专业问题时，大模型可能会给出看似合理、实则与事实相悖的答案，这种“一本正经地胡说八道”的现象，正是大模型的核心痛点之一。而检索增强生成（RAG）技术的出现，恰好为解决这些痛点提供了高效方案。

一、大模型的“短板”：为何需要RAG助力？

大模型的底层逻辑决定了它存在难以规避的局限性：一方面，其训练数据截止于某个固定时间点，无法自动更新实时信息；另一方面，为了追求自然流畅的输出，它会基于概率生成内容，即便信息不准确也会“自信输出”。这些问题直接导致大模型在实际应用中频频“掉链子”，具体可归纳为以下几点：

LLM存在的问题	具体表现与影响
知识存在“有效期”	预训练完成后，模型的知识便固定下来，无法获取训练截止日后的新信息（如2025年的行业新规）
专业领域“深度不足”	通用大模型知识覆盖面广，但在医疗、法律、金融等细分领域，缺乏经过验证的专业深度知识；且部分领域高质量数据集因高度专业化而未公开
无法接入私有数据	企业内部的业务流程、客户资料、商业机密等非公开数据，从未纳入通用大模型的训练范围，导致模型无法助力企业内部场景
输出缺乏“可信度依据”	回答问题时不会标注信息来源，用户难以验证内容真实性，无法建立信任关系
存在“幻觉生成”风险	模型基于训练数据的概率分布生成内容，而训练数据中可能包含矛盾、错误信息，导致输出与事实不符却浑然不觉

当我们需要让大模型处理实时数据、专业领域问题或企业私有数据时，单纯依赖其自身知识储备显然不够。此时，RAG技术通过为大模型“外挂”一个可灵活更新的“知识库”，将外部信息与模型能力结合，成为解决上述问题的关键方案。

二、RAG是什么？核心架构一目了然

RAG，即Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），是一种通过“检索外部权威数据+增强模型输入”的方式，提升大模型输出准确性、相关性和实用性的技术。它不改变大模型本身的参数，而是通过优化“输入环节”，让模型在生成答案前先获取最匹配的外部信息，从源头减少“幻觉”。

RAG的核心逻辑由四个关键组件串联而成，形成完整的“数据处理-检索-增强-生成”闭环：

1. 摄取（Ingestion）：将需要用到的权威数据（如企业文档、行业报告、实时资讯等）处理后，存入向量数据库等存储介质，为后续检索做准备；
2. 检索（Retrieval）：根据用户的提问，从存储的外部数据中精准找到最相关的信息片段，这一步是“增强”的基础；
3. 增强（Augmentation）：将检索到的相关信息与用户的原始问题整合，形成“带上下文的增强提示词”，为模型提供更全面的输入；
4. 生成（Generation）：大模型基于增强后的提示词，结合自身逻辑能力生成答案，确保输出内容既符合问题需求，又与外部权威数据一致。

其整体架构可参考下图（来源：pinecone.com），清晰展现了各环节的衔接关系：

三、RAG工作全流程：从数据入库到智能生成

要理解RAG如何落地，需拆解其完整工作流程。以企业构建内部知识库为例，整个过程可分为“数据准备（离线）”和“检索生成（在线）”两大阶段，具体包含四个核心步骤：

1. 数据入库（Ingestion）：为检索“储备弹药”

这一步是RAG的“地基”，需要将分散的原始数据转化为可高效检索的格式，通常在离线状态下完成（数据更新时可实时同步）。

• 第一步：数据分块（Chunk the Data）
  企业的原始数据往往形态多样，可能是PDF格式的产品手册、Excel中的客户数据、内部Wiki的流程文档，甚至是邮件往来记录。首先需对数据进行清洗（去除重复、无效信息），然后根据数据类型和业务需求进行“分块”——将长文档拆分为更小的信息单元（如按章节、段落拆分，或按固定字符长度切割）。
  分块策略直接影响后续检索效果：例如，法律合同适合按“条款”分块，技术文档适合按“功能模块”分块，避免因块度过大导致信息冗余，或块度过小导致语义不完整。
• 第二步：创建向量嵌入（Create Vector Embeddings）
  计算机无法直接“理解”文本语义，因此需要通过嵌入模型（Embedding Model） 将分好的文本块转化为“向量嵌入”——一种用数值表示文本含义的格式。
  嵌入模型不同于生成式大模型，它的核心任务是“语义编码”：例如，“如何申请公司年假”和“企业员工休假审批流程”这两句话，会被编码成相似度极高的向量，从而让计算机能通过向量距离判断信息相关性。常用的嵌入模型有OpenAI的text-embedding-3-small、阿里的通义千问嵌入模型等。
• 第三步：加载至向量数据库（Load into Vector Database）
  向量嵌入生成后，需存入专门的向量数据库（如Milvus、Weaviate、Pinecone等）。这类数据库能高效处理向量数据，支持通过“向量相似度搜索”快速找到与用户查询最匹配的信息块，这是传统关系型数据库（如MySQL）无法实现的。
  例如，企业可将2025年更新的员工手册分块、嵌入后存入向量数据库，确保后续员工查询“新考勤制度”时，能检索到最新内容。

2. 检索（Retrieval）：精准定位相关信息

当用户提出问题时，系统进入“在线检索”阶段，核心目标是从向量数据库中找到最有价值的信息。

• 主流检索方式：从“单一”到“混合”
  早期RAG多采用语义搜索（基于密集向量），通过计算用户查询向量与数据库中向量的相似度，找到语义匹配的内容。但这种方式对“关键词”不敏感——若用户用“CRM系统如何录入客户信息”提问，而数据库中对应的文档用“客户关系管理系统数据录入流程”描述，语义搜索能精准匹配；但如果用户提到内部简称“客管系统”，语义搜索可能失效。
  因此，现在更常用混合搜索：结合语义搜索（密集向量）和词汇搜索（如BM25算法、稀疏向量模型），前者捕捉语义相关性，后者捕捉关键词（如简称、产品名、专业术语）相关性，大幅提升检索准确性。
• 结果优化：重排序（Reranking）
  混合搜索会返回一批相关结果，此时需通过重排序模型对结果进行二次筛选：根据“与用户查询的整体相关性”“信息的权威性”“内容的完整性”等维度打分，剔除冗余或低价值信息，最终输出Top N（如Top 5）最相关的信息块。

3. 增强（Augmentation）：打造“超级提示词”

检索到相关信息后，需将其与用户问题整合，形成让大模型“看得懂、用得上”的增强提示词。这一步是RAG“增效”的关键，核心是为模型提供清晰的“上下文边界”和“回答规则”。

一个标准的增强提示词格式如下：

问题：
<用户的原始问题，例如“2025年公司员工产假天数如何规定？”>

上下文：
<检索到的相关信息块1，例如“根据《2025年员工福利更新通知》第一条：女职工产假统一为158天，难产可额外增加15天”>
<检索到的相关信息块2，例如“《员工考勤管理办法（2025修订版）》第三章：产假申请需提前30天提交书面材料至人力资源部”>

回答要求：
1. 严格基于上述“上下文”中的信息回答，不添加任何未提及的内容；
2. 若“上下文”中没有足够信息回答问题，直接说明“未查询到相关内容”；
3. 回答需分点清晰，标注信息来源（如“根据《2025年员工福利更新通知》”）。

通过这种方式，大模型能明确知道“该用什么信息回答”“该怎么回答”，从源头避免“自由发挥”导致的幻觉。

4. 生成（Generation）：输出精准可靠的答案

大模型接收增强提示词后，会结合上下文信息和自身逻辑能力，生成符合要求的答案。例如，针对上述产假问题，输出可能是：
“根据《2025年员工福利更新通知》及《员工考勤管理办法（2025修订版）》相关规定：

1. 2025年公司女职工产假天数为158天，若属于难产情形，可额外增加15天；
2. 申请产假需提前30天向人力资源部提交书面材料。”

值得注意的是，RAG技术仍在快速演进，当前最热门的方向是智能体RAG（Agentic RAG）：它让系统具备“自主决策”能力——不仅能检索信息，还能根据用户问题判断“是否需要进一步检索”“该用什么工具检索”（如调用API获取实时数据、访问特定数据库），甚至能整合多次检索结果形成完整答案。例如，当用户询问“公司A产品2025年Q1销售额及同比增长率”时，智能体RAG会先检索Q1销售额数据，再自动计算增长率，最终输出整合后的结果，这代表了RAG技术的未来发展趋势。

四、RAG的核心优势：对比微调，为何更受青睐？

为大模型注入专业知识，目前主流有两种方案：模型微调（Fine-tuning） 和RAG。两者的核心区别在于“知识存储位置”——微调将知识“写入”模型参数，RAG将知识“外挂”在外部知识库。具体对比及RAG的优势如下：

对比维度	模型微调（Fine-tuning）	RAG（检索增强生成）
知识更新难度	需重新训练模型，耗时耗力（动辄数小时至数天）	直接更新外部知识库，实时生效（分钟级完成）
数据要求	需要大量高质量标注数据，成本高	支持无标注的原始数据（文档、表格等），门槛低
计算资源消耗	训练过程需高性能GPU，长期成本高	仅检索和生成环节消耗资源，整体成本更低
可控性与安全性	知识融入模型参数，难以追溯来源，错误难修正	知识存储于外部，可追溯来源，便于审核和修改
适用场景	知识稳定、需长期深度应用的场景（如专业领域模型）	知识高频更新、需接入私有/实时数据的场景（如企业客服、实时资讯问答）

由此可见，RAG的核心优势在于轻量化、高灵活性、低成本：无需具备专业的模型训练能力，只需搭建和维护外部知识库，就能让大模型快速适配特定场景。例如，电商平台可通过RAG将商品信息、促销活动、售后政策存入知识库，让客服机器人实时解答用户问题，且当活动更新时，只需同步知识库即可，无需重新训练模型。

五、RAG落地的挑战与优化方向

虽然RAG的基础逻辑简单，但要构建一个“好用”的生产级RAG系统，仍需解决多个落地难题：

1. 分块策略优化：如何根据不同数据类型（如长文档、表格、代码）设计分块规则，避免“语义割裂”或“信息冗余”？目前已有“递归字符分块”“语义窗口分块”等进阶方案，可结合数据特点动态调整块度。
2. 检索准确性提升：除了混合搜索，还可引入“查询改写”技术——将用户模糊的提问（如“怎么报销差旅费”）自动优化为更精准的检索词（如“2025年公司员工差旅费报销流程、材料、审批时间”），进一步提升检索命中率。
3. 多模态数据支持：如何让RAG处理图片、音频、视频等非文本数据？例如，让模型能检索产品图片中的细节信息，或从会议录音中提取关键结论。目前可通过“多模态嵌入模型”将非文本数据转化为向量，实现跨模态检索。
4. 知识库维护效率：当知识库数据量达到百万级甚至千万级时，如何高效更新、去重、筛选无效信息？可引入“自动数据清洗工具”和“增量更新机制”，减少人工维护成本。

未来，随着智能体技术、多模态嵌入技术的发展，RAG将逐步从“被动检索”转向“主动决策”，不仅能回答用户问题，还能主动发现信息缺口、调用工具补充数据，最终实现“端到端”的智能问答体验。

总之，RAG技术并非要取代大模型，而是通过“扬长避短”的方式，弥补大模型在实时性、专业性、私有数据接入上的短板。对于企业和开发者而言，掌握RAG的核心逻辑与落地技巧，就能以更低成本让大模型真正服务于实际业务，从“实验室里的技术”转变为“创造价值的工具”。

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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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