在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动各行业数字化转型的关键力量。然而，随着应用的深入，大模型的"知识过时"和"幻觉生成"问题日益凸显，制约了其在实际业务场景中的应用效果。为解决这一难题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术应运而生，并迅速发展成为大模型生态中不可或缺的核心支撑技术。

自2020年RAG技术正式提出以来，经过数年的发展，它已从最初的实验性技术演变为解决大模型实际应用痛点的主流方案。当前，国内外科技巨头纷纷将RAG技术融入产品体系，打造了能够基于专属知识库进行精准问答的智能工具。腾讯的IMA个人知识库支持用户上传各类文档资料，实现基于企业内部知识的智能问答。

字节跳动的飞书知识问答功能则将企业规章制度、项目文档转化为可检索的知识库，大幅提升了员工获取信息的效率。

那么，RAG技术究竟是如何工作的？如果需要搭建公司内部知识库系统，又该从何入手？本文将从RAG的核心原理拆解，到"知识图谱+RAG"的进阶融合方案，为你提供一份清晰的技术指南。

一、RAG技术**：拆解“检索+生成”的核心框架**

RAG技术的本质在于将外部知识检索与大模型生成能力有机结合，形成一个混合系统。它通过引入实时、专属的知识库，使大模型能够摆脱固有知识的限制，生成更加精准、有针对性的内容。整个RAG系统主要由两个核心部分构成：知识库构建与检索回答，二者紧密协作，共同支撑起完整的RAG工作流程。

1.第一步：知识库构建——打造"专属知识仓库"

知识库是RAG技术的基石，其核心任务是将分散的、非结构化的文档资料转化为大模型可快速检索的向量数据。这一过程包含三个关键环节：

文件格式统一处理

不同来源的文档格式各异，如PDF、Word、Excel、Markdown等，RAG系统需要将这些文档中的内容提取为结构化文本（texts），确保信息的完整性和一致性。例如，PDF文档中的文字、Excel表格中的数据、Markdown中的代码块，都会被提取为便于后续处理的格式，如纯文本或JSON格式，从而消除格式差异带来的干扰。

文本分块（Chunks）：拆分"长文本"为"语义单元"

大模型存在上下文窗口限制，直接处理长文档会导致信息丢失。因此，需要将统一后的文本拆分为语义连贯的小片段，即"分块"。分块的逻辑通常基于段落、章节标题或语义断点，确保每个分块包含完整的语义内容。例如，一篇5000字的项目方案可能被拆分为10-15个分块，每个分块包含300-500字的完整语义内容。

向量嵌入与存储

完成分块后，系统会使用嵌入模型（Embedding Model）将每个分块转化为携带语义信息的数值向量。这些向量的特点是语义相似的文本，其向量距离更近。例如，"人工智能"和"AI"的向量会非常接近，而"猫"和"汽车"的向量则相距较远。这些向量随后被存储到向量数据库中，为后续的快速检索做好准备。

2. 第二步：检索回答——让大模型"精准说话"

检索回答模块是RAG系统的核心，其目标是理解用户需求，从知识库中找到最相关的信息，再让大模型基于这些信息生成准确、可信的回答。

提问向量化：

当用户输入问题时，系统会使用与知识库构建阶段相同的Embedding模型，将问题文本转化为对应的向量。这一步确保了"提问向量"与"知识库向量"在语义维度上的一致性，为后续的相似度对比奠定基础。

相似性检索：从知识库中“找答案”

系统将提问向量输入向量数据库，通过计算余弦相似度等指标，筛选出与提问最相关的Top N个分块。例如，当用户询问"2024年Q1产品销售额"时，系统会从知识库中检索出包含"2024年第一季度"、“产品营收”、"销售数据"等关键词的分块。

重排（Rerank）与提示词（Prompt）优化：提升回答质量

初步检索出的分块可能存在语义相关性不足的问题。这时，系统会通过重排序模型（如BERT-Reranker、Cross-Encoder等）对Top N个分块进行二次排序，进一步筛选出语义最匹配的内容。同时，系统会将这些筛选后的分块与定制化的提示词结合，一起输入大模型。提示词通常会指定回答的格式和要求，如"基于以下信息，用简洁的语言回答用户问题：[分块内容]"。

生成精准回答：

大模型基于提示词和相关分块，生成既符合用户需求又有明确知识来源的回答。例如，回答中会明确指出"根据公司2024年Q1财报显示，产品销售额为XX万元"，而非模糊的"大概是XX万元"，有效避免了大模型的"幻觉"问题。

二、进阶融合：知识图谱与RAG的协同创新

传统RAG技术虽能实现文本片段的精准检索，但在处理多实体关联、复杂逻辑推理等问题时，表现仍显不足。例如，当用户询问"公司产品A的核心供应商有哪些？这些供应商去年的合作项目中，哪些涉及技术研发？"时，传统RAG只能从单个文档中提取供应商名称或项目名称，无法关联供应商-项目-技术研发三者之间的关系，导致回答碎片化。

为解决这一问题，知识图谱技术与RAG的融合应运而生。知识图谱通过"节点-边-属性"的图结构，将分散的信息转化为结构化的知识网络，使大模型能够清晰识别实体间的关联，从而实现更复杂的检索与推理。

1. 知识图谱：构建关系网络

知识图谱的核心在于用图结构表达知识，其基本组成包括三类元素：

**节点（Nodes）：**代表实体，即现实世界中的具体事物或概念，如"公司A"、“供应商B”、"项目C"等。

**边（Edges）：**代表关系，用于连接两个节点，描述实体间的关联，如"公司A-核心供应商-供应商B"、"供应商B-参与项目-项目C"等。

**属性（Properties）：**为节点或边补充额外信息，如节点"项目C"的属性可以是"启动时间：2023年3月"、“预算：500万元”；边"参与项目"的属性可以是"合作周期：12个月"。

以互联网公司业务生态为例，可以构建一个简单的知识图谱：

节点（实体）：

• 节点1：字节跳动（实体类型：企业）

• 节点2：抖音（实体类型：产品）

• 节点3：剪映（实体类型：产品）

• 节点4：广告业务（实体类型：业务板块）

• 节点5：张一鸣（实体类型：创始人）

边（关系）：

• 节点5 → 节点1：边标签为“创立”（张一鸣创立字节跳动）

• 节点1 → 节点2：边标签为“开发运营”（字节跳动开发运营抖音）

• 节点1 → 节点3：边标签为“开发运营”（字节跳动开发运营剪映）

• 节点2 → 节点4：边标签为“核心变现渠道”（抖音是广告业务的核心变现渠道）

• 节点3 → 节点2：边标签为“配套工具”（剪映是抖音的配套剪辑工具）

属性（补充信息）：

• 节点2的属性：上线时间=2016年9月，全球月活用户=15亿+

• 节点4的属性：2023年营收占比=60%，主要客户类型=快消、电商

• 边“开发运营”的属性：团队规模=5000+人，迭代周期=2周/次

通过这样的结构，原本分散的信息被串联成一个有机的整体，复杂的查询（如"抖音的配套工具是什么？该工具所属公司的创始人是谁？"）可以通过遍历知识图谱快速得到答案。

2. 知识图谱、RAG和大模型（LLM）的协同工作流程

知识图谱与RAG的融合并非简单的叠加，而是形成了"大模型辅助知识图谱构建，知识图谱提升RAG检索能力"的双向协同机制。以LightRAG框架为例，其工作流程可分为三个步骤：

第一步：大模型驱动知识图谱构建

传统知识图谱构建需要人工定义实体类型和关系规则，效率低且成本高。LightRAG利用大模型自动完成知识提取与图谱构建：

**文档语义分割：**将原始文档拆分为语义连贯的片段，确保每个片段包含完整的"实体-关系"信息；

**实体与关系提取：**利用大模型从片段中自动识别实体（如"产品名称"、“合作企业”）和关系（如"合作"、“供应”），并补充属性（如"合作时间"、“产品价格”）；

**图谱去重与合并：**大模型自动识别不同片段中的同一实体（如"字节跳动"和"ByteDance"），并合并重复的关系与属性，形成结构化的知识图谱。

第二步：双层检索机制

在用户查询阶段，LightRAG采用"文本检索+图谱检索"的双层机制，确保检索结果的全面性与关联性：

**底层文本检索：**沿用传统RAG的逻辑，从向量数据库中检索与提问语义相似的文本分块；

**高层图谱检索：**将用户提问转化为图谱查询语句（如SPARQL、Cypher），遍历知识图谱，提取实体间的关联关系。

例如，当用户询问"特斯拉的电池供应商有哪些？这些供应商的核心产品是什么？"时：

底层检索会找到包含"特斯拉电池供应商"、"宁德时代产品"等关键词的文本片段；

高层检索会通过图谱查询，找到"特斯拉"节点的"供应商"边连接的"宁德时代"、“松下"等节点，再进一步找到这些节点的"核心产品"边连接的"锂电池”、"动力电池"等节点。

第三步：增量更新机制

企业知识会随时间变化，LightRAG支持增量更新：当有新文档加入时，系统会自动重复"语义分割-实体提取-图谱合并"流程，将新的实体、关系补充到现有知识图谱中，无需重建整个知识库。

三、RAG技术的应用建议与未来展望

对于企业而言，选择RAG技术方案时需要根据自身需求进行考量：

如果仅需处理简单的文档问答场景，传统RAG技术已足够满足需求；

如果涉及复杂的业务关系（如供应链、客户关系、产品生态），则建议采用"知识图谱+RAG"的融合方案。

随着技术的持续发展，RAG技术还将与多模态（如图像、音频知识库）、Agent等技术结合，进一步拓展应用边界。未来，RAG技术将朝着更加智能化、个性化的方向发展：

通过引入更先进的嵌入模型，提高检索的精准度；

通过结合知识图谱和语义网络，增强系统的推理能力；

通过优化增量更新机制，降低知识库维护成本。

RAG技术从基础的"检索+生成"模式，发展到"知识图谱+RAG+大模型"的融合模式，其演进始终围绕"让大模型更精准、更可信、更懂复杂需求"的目标。对于企业而言，选择合适的RAG技术方案，将有助于构建高效、智能的知识管理系统，提升业务效率和决策质量。

在数字化转型的浪潮中，RAG技术正成为连接大模型与实际业务需求的关键桥梁。掌握RAG的核心原理与进阶方案，已成为技术团队应对大模型落地挑战的重要能力。随着技术的不断成熟，RAG将在更多行业场景中发挥关键作用，推动企业智能化水平的全面提升。

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