RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术自2020年正式提出以来，历经四年多的发展，已从最初的概念验证阶段，成长为大模型生态中不可或缺的核心支撑技术。随着GPT-4、文心一言等大模型的迭代升级，以及企业对“可信AI”“精准响应”需求的提升，RAG技术凭借“检索外部知识+生成定制化内容”的双重优势，深度嵌入大模型工作流，成为解决大模型“知识过时”“幻觉生成”等痛点的主流范式。

如今，国内外科技大厂已率先将RAG技术落地到实际产品中，打造出具备专属知识库能力的工具，大幅提升了办公与协作效率。例如腾讯推出的IMA个人知识库，支持用户上传文档、邮件等资料，通过RAG技术实现精准问答与信息提取；字节跳动旗下的飞书知识问答功能，则将企业内部的规章制度、项目文档转化为可检索的知识库，员工无需手动翻找资料，即可快速获取所需信息。

腾讯的 ima 个人知识库

字节的飞书知识问答

这些产品的背后，RAG技术究竟是如何运转的？如果不幸被老板安排搭建公司内部知识库系统（当然，希望大家都不会遇到这种“福报”，手动狗头），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，是将“外部知识检索”与“大模型生成”结合的混合系统。它通过引入实时、专属的知识库，让大模型摆脱“固有知识局限”，生成更精准、更具针对性的内容。整个框架主要分为两大核心模块：知识库构建与检索回答，二者环环相扣，共同支撑起完整的RAG工作流。

1. 第一步：知识库构建——为大模型打造“专属知识仓库”

知识库是RAG技术的“信息基石”，其核心目标是将分散、非结构化的文件（如PDF、Word、Excel、Markdown文档等），转化为大模型可快速检索的“向量数据”。具体流程可分为三个关键步骤：

• 文件格式统一：从“多样”到“标准”
  首先需要将不同格式的原始文件（如PDF中的文字、Excel中的表格、Markdown中的代码块）提取为结构化文本（texts）。这里的texts并非特指TXT格式，而是涵盖MD、JSON等便于后续处理的格式，核心是剥离文件格式差异，保留核心内容。例如，一份PDF版的“产品说明书”，会被提取为纯文字文本，表格内容则转化为JSON格式的键值对，确保信息完整性。

• 文本分块（Chunks）：拆分“长文本”为“语义单元”
  由于大模型存在“上下文窗口限制”（如早期GPT-3仅支持4096 tokens），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Chunks），拆分逻辑通常基于段落、章节标题或语义断点（如“。”“？”等标点符号），避免破坏句子的完整含义。例如，一篇5000字的“项目方案”，可能会被拆分为10-15个Chunks，每个Chunks包含300-500字的完整语义内容。

• 向量嵌入与存储：从“文字”到“数值”
  完成分块后，需要通过嵌入模型（Embedding Model） 将每个Chunks转化为“携带语义信息的数值向量”（通常是数百至数千维的向量）。这些向量的核心特点是“语义相似的文本，向量距离更近”——例如“人工智能”和“AI”的向量会高度相似，而“猫”和“汽车”的向量则距离较远。最后，这些向量会被存储到向量数据库（如Milvus、Pinecone、FAISS等）中，为后续的快速检索奠定基础。

2. 第二步：检索回答——让大模型“精准说话”

如果说“知识库构建”是“囤粮”，那么“检索回答”就是“按需取粮”。这一模块的核心目标是：理解用户的提问需求，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。具体流程如下：

• 提问向量化：将“问题”转化为“检索钥匙”
  当用户输入提问（如“公司2024年Q1的产品销售额是多少？”）时，系统会使用与“知识库构建”阶段相同的嵌入模型，将提问文本转化为对应的向量。这一步的关键是确保“提问向量”与“知识库向量”的“语义维度一致”，只有这样才能进行有效的相似度对比。

• 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”“欧氏距离”等指标，筛选出与提问最相关的Top N个Chunks（通常N取5-10）。例如，用户询问“Q1销售额”，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Chunks。

• 重排序（Rerank）与提示词（Prompt）优化：提升回答质量
  初步检索出的Chunks可能存在“语义相关性不足”的问题（例如仅关键词匹配，但上下文不符）。此时需要通过Rerank模型（如BERT-Reranker、Cross-Encoder等）对Top N个Chunks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Chunks与“定制化提示词”（如“基于以下信息，用简洁的语言回答用户问题：[Chunks内容]”）结合，一起输入大模型。

• 最终生成：输出“有依据”的回答
  大模型基于“提示词+相关Chunks”，生成既符合用户需求，又有明确知识来源的回答。例如，回答中会明确提到“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“幻觉生成”问题。

二、进阶方案：知识图谱+RAG，解决复杂关系检索难题

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”类问题时，却显得力不从心。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。

而知识图谱（Knowledge Graph） 的出现，恰好弥补了这一短板。它通过“节点（实体）-边（关系）-属性”的图结构，将分散的信息转化为“结构化的知识网络”，让大模型能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：不止是“数据”，更是“关系网络”

知识图谱的核心是“用图结构表达知识”，其基本组成单元包括三类：

• 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”“技术研发”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”“项目C-涉及领域-技术研发”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，我们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“企业、产品、人物、业务”信息被串联成一个有机的整体，用户的复杂查询（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+大模型：三者如何协同工作？

知识图谱与RAG的融合，并非简单的“1+1”，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。目前，微软的GraphRAG、香港大学的LightRAG是该领域的代表性框架，其中LightRAG以“轻量、高效”的特点，更适合企业落地，其核心流程可分为三步：

（1）大模型驱动知识图谱构建

传统知识图谱的构建需要人工定义“实体类型”“关系规则”，效率低且成本高。而LightRAG通过大模型自动完成知识提取与图谱构建：

1. 文档语义分割：将原始文档（如企业年报、行业报告）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；
2. 实体与关系提取：利用大模型（如GPT-4、LLaMA 3）从片段中自动识别实体（如“产品名称”“合作企业”）、提取关系（如“合作”“供应”），并补充属性（如“合作时间”“产品价格”）；
3. 图谱去重与合并：大模型会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。

例如，处理一份“新能源行业报告”时，大模型会从不同段落中提取“特斯拉”“宁德时代”“锂电池”等实体，识别“特斯拉-电池供应商-宁德时代”“宁德时代-核心产品-锂电池”等关系，并补充“合作年限=5年”“锂电池能量密度=300Wh/kg”等属性，最终构建出新能源产业链的知识图谱。

（2）双层检索：文本检索+图谱检索

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Chunks，获取基础信息；
• 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，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。

（3）增量更新：让知识库“与时俱进”

企业的知识（如产品更新、合作信息）会不断变化，LightRAG支持“增量更新”机制：当有新文档（如2024年特斯拉合作公告）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（如“亿纬锂能”）、关系（如“特斯拉-新增供应商-亿纬锂能”）补充到现有知识图谱中，无需重建整个知识库，大幅降低了维护成本。

3. 融合方案的核心优势

相比传统RAG，“知识图谱+RAG”的融合方案具有三大核心优势：

1. 更精准的关系检索：能处理“多实体关联”类问题，避免回答碎片化；
2. 更高的推理能力：支持“逻辑链检索”（如“A→B→C”的间接关系），满足复杂查询需求；
3. 更强的可解释性：回答中可明确标注“知识来源”（如“根据知识图谱中‘特斯拉’与‘宁德时代’的‘供应商’关系”），提升可信度。

总结

从传统RAG的“文本检索+生成”，到“知识图谱+RAG+大模型”的协同融合，技术的演进始终围绕“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，搭建内部知识库系统时，需根据自身需求选择合适的方案：若仅需处理简单的文档问答，传统RAG即可满足需求；若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。

随着大模型技术的持续迭代，未来RAG还将与多模态（如图像、音频知识库）、Agent（智能体自动检索）等技术结合，进一步拓展应用边界。对于技术从业者而言，掌握RAG的核心原理与进阶方案，将成为应对大模型落地挑战的重要能力。

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