1、什么是RAG

RAG，即 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），是当下人工智能领域中一种关键的技术范式。它的核心逻辑是将精准的数据库检索能力与大语言模型（LLM）的自然语言生成能力深度融合，通过外部信息补充，让模型输出的内容更贴合事实、更具准确性，有效规避传统 LLM “一本正经地胡说八道”（幻觉现象）的问题。

要理解 RAG 的价值，首先需要回顾传统大语言模型的局限性。这类模型的能力源于训练阶段吸收的海量数据，但这些数据存在两个关键瓶颈：一是时间局限性，训练语料通常截止到某个固定时间点（例如某模型训练数据仅覆盖到 2023 年），对于之后出现的新事件、新政策、新技术（如 2024 年发布的行业新规、最新科研成果）完全 “不知情”；二是领域局限性，公开训练数据难以覆盖企业内部的私有文档（如公司内部流程、客户案例库）、特定行业的专业资料（如小众领域的技术手册、医疗机构的病历指南），导致模型在这类场景下回答要么泛泛而谈，要么存在偏差。

RAG 技术正是为解决这些痛点而生，它相当于给大语言模型 “外挂” 了一个可灵活更新、可定制的知识库。其工作流程可简化为三步：首先，接收用户的问题并进行语义解析；其次，基于解析结果在预设的知识库中快速检索，筛选出与问题高度相关的信息片段；最后，将这些 “检索到的精准信息” 作为上下文，与用户问题一同输入大语言模型，让模型基于真实、具体的资料生成回答。

用一个生活中的场景类比会更易理解：如果把单纯的大语言模型回答问题比作 “学生闭卷考试”—— 只能依赖考前背过的知识点（模型预训练数据）答题，遇到没背过的新内容或细节就容易出错；那么 RAG 技术就像是 “学生开卷考试”，允许答题时查阅指定的参考书（外挂知识库），先找到对应章节的核心内容，再结合自己的理解组织答案，不仅准确性更高，还能覆盖更多 “课本外” 的专属信息。

2、RAG常见的应用领域

RAG 凭借 “可定制知识库 + 实时 / 专属信息补充” 的特性，已在多个领域落地，尤其在需要精准、权威、个性化信息支撑的场景中表现突出：

（1）企业级知识库问答：降本增效的内部 “智能顾问”

在企业运营中，员工常需查询内部文档（如人力资源政策、财务报销流程、产品技术手册、客户服务规范），客户也会咨询产品功能、售后问题等。传统方式下，要么依赖人工客服 / 专员解答，效率低且易出错；要么依赖关键词搜索文档，难以快速定位核心信息。

RAG 技术可将企业的各类文档（PDF、Word、Excel、历史对话记录等）整理成结构化知识库，构建内部 “智能问答系统”。例如：

• 新员工入职时，无需反复咨询 HR，直接向系统提问 “试用期薪资发放标准”“社保缴纳流程”，系统会检索公司《人力资源管理制度》中的对应条款，生成清晰回答；

• 客服人员接待客户时，遇到 “某型号产品保修期多久”“故障维修申请步骤” 等问题，系统可实时检索《产品售后手册》，快速提供准确答案，甚至自动生成标准化回复话术，大幅提升客服响应速度和准确率。

  这种应用不仅减少了人工重复劳动，还让企业知识资产得以高效复用，尤其适合员工规模大、业务流程复杂的企业。

（2）实时信息检索与分析：捕捉动态领域的 “新鲜情报”

对于新闻、金融、体育等信息更新速度快的领域，传统大语言模型因 “训练数据滞后”，无法提供最新内容。RAG 通过对接实时更新的数据源（如新闻 API、金融市场数据库、赛事直播数据接口），可让模型 “实时获取新鲜信息”，生成具备时效性的分析内容。

典型场景包括：

• 财经领域：投资者想了解 “某上市公司 2024 年第三季度财报核心数据及对股价的影响”，RAG 系统可先检索该公司最新发布的财报原文、行业分析师点评报告，再结合市场历史数据，生成结构化的分析摘要，如 “营收同比增长 15%，但净利润因成本上升下滑 5%，短期或对股价形成小幅压力”；

• 新闻媒体：媒体平台可利用 RAG 自动生成 “突发事件快讯”，例如某地发生自然灾害后，系统实时检索官方通报、现场记者报道、气象数据等，快速整合出包含 “事件时间、地点、影响范围、救援进展” 的新闻摘要，比人工编写更高效。

  这类应用的核心价值在于，让大语言模型突破 “时间壁垒”，始终基于最新信息输出内容，满足动态领域的决策需求。

（3）专业领域深度问答：守护高风险场景的 “权威支撑”

医疗、法律、科研等领域对信息的 “权威性” 和 “准确性” 要求极高，一旦出现错误，可能导致严重后果（如医疗误诊、法律纠纷）。RAG 通过对接该领域的权威知识库（如医学文献库、法律法规数据库、学术论文库），为模型回答提供 “可追溯的权威依据”，降低风险。

以应用最成熟的医疗领域为例：

• 辅助临床诊断：基层医生遇到疑难病症时，可向 RAG 系统输入患者症状（如 “老年患者持续咳嗽、胸闷，伴有低热”），系统会检索《临床诊疗指南》、PubMed 等权威医学数据库中的相关病例、研究文献，输出 “可能的疾病类型、推荐检查项目、初步治疗方案”，并标注信息来源（如 “参考《中华医学会呼吸病学分会 2024 年版 COPD 诊疗指南》”），为医生诊断提供参考；
• 患者健康咨询：患者向医院智能问诊系统提问 “糖尿病患者能否吃红薯”，系统会检索《中国居民膳食指南（2024）》、内分泌科权威科普资料，生成 “红薯含碳水化合物，需控制食用量，建议替代部分主食，搭配蔬菜食用” 的回答，避免传递错误的健康知识。

除上述场景外，RAG 还在教育（如为学生定制化答疑，检索教材、习题解析）、科研（如帮助研究员快速梳理某领域的研究进展，检索相关学术论文）等领域逐步渗透，其核心优势始终围绕 “让大语言模型的回答更精准、更可控、更贴合具体场景需求” 展开，成为连接 “通用 AI 能力” 与 “行业实际需求” 的重要桥梁。

3、RAG流程主要分两块

1、知识库构建

a. 数据分段&清洗

• 清洗：将数据整理为便于模型理解的格式，如md，json等，或者整理为图结构存储于图数据库，生成倒排索引存储于ES等。

• 分段：将数据按一定长度、分割符，将大的文档切分成小的文本块，便于向量化，存储于向量数据库，用于进行语义检索。

  分段方案有很多。常见的按段落和长度分割，分割过程为了保证上下文的语义不丢失，可以将重叠一定的分段长度，保证语义完整。

b. 嵌入模型

• 嵌入(embedding)模型：用于将文本、代码等数据转换为向量表示的小模型。

  例如：文本 “hello, world”，经嵌入模型向量化后的形式可能变为：

  [-0.315 ,  0.746 , -0.156 , -0.360]
  

四个数字代表的是4维，不同的嵌入模型支持的维度可能不同，一般都是成百到上千维度。维度越高能表达的语义越丰富，选择合适的嵌入模型和维度，取决于嵌入的数据量及文本分段长度，不是越高越好，也不是越低越好，需要根据业务场景综合考量。

c. 数据存储

常见的存储分三类，向量存储、图存储、文档索引存储，当然也不限于此三类，只要能实现自己的业务诉求，可以组合各类存储结构。

• 向量存储

  主要用于存储嵌入模型生成的向量化数据，将向量和原始数据片段存储到向量数据库中，用于查询时的语义化检索。

• 图存储

  主要使用节点和边属性来表示和存储数据，使用图结构来进行语义查询，便于进行实体关系的检索

• 文档索引存储

  主要用于传统的关键字检索，使用倒排索引提高检索效率，用于非结构化数据的高效检索

2、知识库检索 + 大模型生成

a. 用户查询预处理

• 将用户查询使用相同的嵌入模型进行向量化
• 识别用户查询实体或关键词

b. 数据检索

• 相似性检索

  将用户查询的向量表示，通过余弦相似度或欧式距离等计算方式，从向量数据库检索最接近用户查询语义的相似向量及其原始数据片段

• 图检索

  识别用户查询中的实体，检索相关实体关系数据

• 关键字检索

  按用户查询的关键字，检索相关文档数据

• 混合检索（多路召回）

  通过结合上述多种检索方式，通过设置不同的权重，将多种检索方式的结果进行融合，得到最终的检索结果

c. 检索结果后处理

• 过滤

  使用相似性得分、关键词、元数据等信息对检索结果进行过滤

• 重排

  使用重排算法/模型，对检索结果进行重排序，用于优化检索结果准确性

d. 大模型生成

• 组合Prompt

  最简单的方法是将所有获取的上下文（高于某个得分阈值）与用户查询一起连接起来，组成模板化的提示词。

• 生成响应

  将组合好的提示词送入LLM，使其生成用户想要的回答

经过以上几个步骤，基本就完成了一个最简单的RAG检索增强生成流程。

RAG工程里，各个环节都有多种优化策略。比如：

1、知识库构建阶段

• 父子分块
• 生成假设性问题
• 嵌入模型微调
• 等等…

2、检索阶段

• 优化/重写用户查询
• 查询分解/生成子查询
• 查询澄清/扩展
• 查询路由
• 等等…

3、生成阶段

• 逐块生成细化答案并总结

• 上下文压缩

• 提示词优化

• 生成模型微调

• 等等…

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