简介

RAG技术通过"检索外部知识+增强模型生成"模式，解决大模型知识过时、易产生幻觉、隐私难保障问题。文章详解核心原理（数据预处理、检索、生成）、关键技术选型（Embedding模型、向量数据库），提供两个实战案例（本地PDF知识库、医疗辅助诊断系统）和优化技巧。RAG不取代大模型，而是通过"检索+增强"模式，让大模型在专业领域、实时场景和隐私敏感场景中更实用。

---

当你用 ChatGPT 查询 “2024 年最新税收政策” 时，它可能会告诉你 “我的知识截止到 2023 年 10 月”；当企业想用 AI 解答内部规章制度时，又担心敏感数据泄露 —— 这些问题，RAG 技术都能解决。

作为分析式 AI 的核心应用之一，RAG（检索增强生成）通过 “检索外部知识 + 增强模型生成” 的模式，完美弥补了大模型 “知识过时、易 hallucinate（幻觉）、隐私难保障” 的短板。今天，我们就从 RAG 的基础原理出发，拆解核心技术选型，再通过两个实战案例，带你掌握 RAG 的落地逻辑。

一、先搞懂：为什么需要 RAG？—— 大模型时代的 “知识补给站”

在 RAG 出现之前，大模型的应用开发主要依赖提示工程和模型微调，但二者都有明显局限：

• 提示工程：适合简单指令，但无法补充模型未训练过的新知识（如企业内部文档）；

• 模型微调：能注入新领域知识，但成本高（需大量标注数据 + 算力）、更新慢（改一次就要重新训一次）。

而 RAG 的核心价值，就是做大模型的 “外置知识库”—— 无需微调，只需通过实时检索外部文档，就能让模型生成更精准、更实时、更合规的答案。它的优势可以总结为 3 点：

1. 解决知识时效性：

大模型训练数据是静态的（比如 ChatGPT 截止 2023 年 10 月），RAG 可连接实时更新的知识库（如新闻、政策文件）；

2. 减少模型幻觉：

   所有回答都基于检索到的真实文档，避免模型 “一本正经地胡说八道”；

3. 保障数据隐私：

   知识库可部署在本地 / 私有服务器，无需将敏感数据（如企业规章、医疗记录）上传至云端大模型。

简单来说：如果把大模型比作 “聪明的大脑”，RAG 就是 “精准的书架”—— 大脑再聪明，也需要书架上的书籍作为依据，才能给出靠谱答案。

二、RAG 核心原理：3 步实现 “检索 - 增强 - 生成”

RAG 的工作流程看似复杂，实则可拆解为数据预处理、检索、生成3 个核心步骤，每一步都有明确的目标和技术要点：

步骤 1：数据预处理 —— 把知识 “拆好存进书架”

这一步的目标是将原始文档（PDF、Word、图片等）处理成机器能理解的 “知识片段”，并存储到向量数据库中，相当于 “整理书架” 的过程：

1. 文档分块（Chunking):

   将长文档拆分成短片段（比如 1000 字符 / 块），既要保证每个片段语义完整，又要便于后续检索。常见策略有 “语义切片”（按句子 / 段落切分）、“滑动窗口切片”（重叠切分避免信息丢失）等；

2. 向量化处理:

   用嵌入模型（Embedding Model）将文本片段转换成向量（一串数字），向量的相似度越高，代表文本语义越相近。比如 “苹果手机价格” 和 “iPhone 售价” 的向量会非常接近；

3. 向量存储:

   将向量存入向量数据库（如 FAISS、Milvus），方便后续快速相似度检索。

步骤 2：检索阶段 —— 从 “书架” 上找到相关知识

当用户提出问题时，系统需要从向量数据库中找到最相关的知识片段，相当于 “找书”：

1. 查询向量化：

   把用户的问题也转换成向量；

2. 相似度检索：

   在向量数据库中搜索与问题向量最相似的 Top N 个文本片段（比如 Top5）；

3. 重排序：

   对检索结果再筛选（比如去掉重复片段、按相关性二次排序），确保最有用的知识被选中。

步骤 3：生成阶段 —— 结合知识给出答案

最后，将检索到的知识片段与用户问题结合，让大模型基于这些 “参考资料” 生成答案，相当于 “根据找到的书回答问题”：

1. 上下文组装：

   把问题和相关知识片段整合成结构化提示（Prompt），比如 “根据以下背景知识回答问题：[知识片段 1][知识片段 2] 问题：XXX”；

2. 模型生成：

   大模型（如 DeepSeek、Qwen）基于增强后的上下文生成答案，确保回答完全来自检索到的知识，不凭空捏造。

三、关键技术选型：Embedding 模型、向量数据库怎么选？

RAG 的效果好不好，很大程度上取决于 “向量化” 和 “检索” 的质量，这两步的技术选型至关重要。

1. Embedding 模型：选对模型，检索准一半

Embedding 模型负责将文本转换成向量，不同模型的效果差异很大。根据文档语言和场景，可分为 4 类：

• 通用文本模型：

  比如智源的 BGE-M3（支持 100 + 语言，长文本处理能力强）、OpenAI 的 text-embedding-3-large（英文表现优秀）；

• 中文优化模型：

  比如 xiaobu-embedding-v2（中文语义理解精准）、M3E-Base（轻量，适合本地部署）；

• 指令驱动模型：

  比如阿里云的 gte-Qwen2-7B-instruct（擅长处理复杂指令，支持代码 + 文本跨模态检索）、微软的 E5-mistral-7B（Zero-shot 任务表现好）；

• 多模态模型

  比如 OpenAI 的 CLIP（支持文本 + 图像跨模态检索，比如用 “万圣节海报” 检索相关图片）。

选型建议：中文场景优先选 M3E-Base 或 xiaobu-embedding-v2；复杂指令任务选 gte-Qwen2-7B-instruct；多模态（图文结合）选 CLIP。

2. 向量数据库：平衡效率与成本

向量数据库负责存储和检索向量，常用选型对比：

数据库	优势	劣势	适用场景
FAISS	轻量、开源、检索速度快	无完整数据管理功能（如权限）	本地测试、小规模项目
Milvus	支持大规模数据、高可用	部署复杂、需要一定运维成本	企业级项目、海量数据
ChromaDB	易用、支持多模态数据	性能略逊于 Milvus	快速原型开发、中小规模项目

选型建议：本地实战用 FAISS（上手快），生产环境用 Milvus（稳定可靠）。

四、实战案例 1：用 DeepSeek+FAISS 搭建本地知识库

如果你想快速搭建一个能检索 PDF 文档的本地知识库，只需 4 步，代码可直接复用：

步骤 1：准备工具与数据

• 安装依赖库：

  pip install PyPDF2 langchain sentence-transformers faiss-cpu；
  

• 准备 PDF 文档（比如企业规章制度、技术手册），这里以 “员工绩效考核办法.pdf” 为例。

步骤 2：提取 PDF 文本并分块

from PyPDF2 import PdfReader

### 步骤 3：向量化并构建向量数据库

```code-snippet__js
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings

### 步骤 4：检索并生成答案

```code-snippet__js
from langchain_community.llms import Tongyi

这个案例能快速实现本地 PDF 检索，适合企业内部规章查询、个人学习资料检索等场景。

五、实战案例 2：医疗辅助诊断系统 —— 多模态场景怎么玩？

如果需要处理图文结合的场景（比如用户问 “某种疾病的典型影像特征”），普通 RAG 就不够了，需要多模态 RAG。医疗辅助诊断系统的案例就是典型：

场景需求

• 支持文本问答（如 “疾病诊断标准”“治疗方案推荐”）；

• 支持图像检索（如 “某种疾病的影像图片对比”）；

• 所有回答必须来自权威医学文献、临床指南，避免误诊风险。

技术选型

• 文档处理：

  用 PyMuPDF 处理医学 PDF 文献、python-docx 处理病历文档、Tesseract OCR 识别影像报告中的文字；

• 多模态 Embedding：

  文本用 text-embedding-v4（1024 维向量），图像用 CLIP 模型（512 维向量，支持文本 - 图像跨模态检索）；

• 向量数据库：

  FAISS 分别存储文本向量和图像向量；

• 大模型：

  Qwen-turbo 生成专业的医学建议。

核心流程

1. 数据预处理：

• 文本：拆分医学文献、病历中的文本和表格（表格转 Markdown），向量化后存入文本索引；

• 图像：提取影像图片，用 CLIP 生成图像向量，存入图像索引，同时用 OCR 提取影像报告中的文字（比如影像描述、诊断结论）；

2. 混合检索：

• 文本查询（如 “心脏病治疗方案”）：直接检索文本索引；
• 图像查询（如 “肺癌的 CT 影像特征”）：触发图像检索，用 CLIP 将 “肺癌 CT 影像特征” 转换成文本向量，再检索图像索引；

3. 答案生成：

• 文本回答：结合检索到的文本片段生成专业解答（如 “根据最新临床指南，心脏病治疗方案包括药物治疗、介入治疗和手术治疗，具体选择需根据患者病情评估……”）；
• 图像回答：返回相关影像图片路径并标注关键特征（如 “相关影像图片路径：xxx，图中高亮部分为肺癌典型的磨玻璃影特征……”）。

六、RAG 常见问题：如何提升检索和回答质量？

很多人搭建 RAG 后会遇到 “检索不到相关知识”“回答有幻觉” 等问题，这里分享 3 个关键优化技巧：

1. 数据准备阶段：提升知识质量

• 数据清洗：

  删除重复、过时、矛盾的信息（比如旧版医学指南）；

• 敏感信息处理：

  对患者隐私数据脱敏，避免泄露；

• 切片策略优化：

  长文档用 “滑动窗口切片”（重叠率 20%-30%），结构化文档（如医学手册）用 “层次切片”（按标题 / 章节切分）。

2. 检索阶段：提高召回准确率

• 查询转换：

  模糊问题扩展成明确查询，比如用户问 “如何治疗感冒”，扩展为 “普通感冒的治疗方法 + 特殊情况（如孕妇、儿童）的注意事项”；

• 混合检索：

  结合关键词检索（如 “药物名称”）和语义检索，避免单纯语义检索漏掉关键词匹配的内容；

• 重排序：

  用 LLM 对检索结果二次打分，比如让模型判断 “这个片段是否能回答医学问题”，只保留分数高的片段。

3. 生成阶段：避免幻觉和格式错误

• 优化提示词模板：

  明确要求模型 “只使用医学背景知识回答，不添加额外信息”，比如 “根据以下医学文献，详细列出心脏病治疗方案，格式为：方案名称 - 适用症状 - 具体操作步骤”；

• 动态防护栏：

  设置规则校验答案，比如 “答案必须包含检索到的关键医学术语（如‘心肌梗死’）”“治疗方案类回答必须分点列出”，不符合规则则让模型重新生成。

七、总结：RAG 不是 “取代大模型”，而是 “赋能大模型”

RAG 的核心价值，在于让大模型从 “凭记忆回答” 变成 “凭参考资料回答”—— 它不取代大模型，而是通过 “检索 + 增强” 的模式，让大模型在专业领域、实时场景、隐私敏感场景中更实用。

无论是企业搭建内部知识库、医疗辅助诊断系统，还是个人管理学习资料，RAG 都是目前最成熟、成本最低的方案。只要掌握 “分块 - 向量化 - 检索 - 生成” 的核心逻辑，再结合实际场景优化技术选型，就能快速落地属于自己的 RAG 应用。

如果你也想搭建 RAG 系统，不妨从最简单的 “本地 PDF 检索” 开始，用 FAISS+DeepSeek 跑通流程，再逐步尝试多模态、企业级部署 —— 实践出真知，动手才能真正掌握 RAG！

八、 AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓