一文读懂RAG：技术原理、实现与未来展望

一文读懂RAG技术原理与发展趋势
最新推荐文章于 2025-10-15 10:39:53 发布
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#深度学习 #人工智能 #ai #大模型 #LLM #python #RAG

一、RAG概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前AI大模型领域的重要技术范式，其核心思想是通过外部知识检索与大语言模型生成能力的结合，解决纯生成模型存在的"幻觉"（Hallucination）和知识滞后问题。

与传统大模型相比，RAG具有三大优势：

知识实时性：通过连接最新数据库/文档，突破大模型训练数据的时间限制

可信度提升：基于检索到的证据生成答案，减少虚构内容

成本效益：无需重新训练模型即可扩展知识，适合企业级应用

典型应用场景包括：智能客服、医疗问答、法律咨询等需要精准知识的领域。

二、RAG技术架构解析

一个完整的RAG系统包含三个核心组件：

1.检索模块（Retriever）

向量数据库：采用FAISS、Milvus等存储文档向量

检索算法：稠密检索（Dense Retrieval）+ 稀疏检索（BM25）混合策略

关键创新：ColBERT的延迟交互机制、DPR的端到端训练

2.生成模块（Generator）

大模型选择：LLaMA-3、GPT-4等作为生成底座

上下文注入：通过Prompt Engineering将检索结果融入生成过程

优化技术：FLARE（动态检索）、RETRO（递归检索）

3.评估反馈闭环

RAGAS评估框架：从忠实度、答案相关性等维度量化效果

主动学习：基于用户反馈优化检索策略

三、关键技术实现方案

1.高效检索实现

混合检索策略

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import faiss
import numpy as np

# 初始化模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("be
最低0.47元/天 解锁文章
ChromaDB完全指南：从核心原理到RAG实战
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06-18 343
摘要：本文深入解析了开源向量数据库ChromaDB的核心原理与应用实践。作为AI时代的"外部记忆体"，ChromaDB通过嵌入技术将数据转换为高维向量，结合HNSW算法实现高效语义搜索。文章详细介绍了其技术架构，并提供了三个实战案例：基础知识库构建、OpenAI模型集成与复杂过滤、RAG应用实现。ChromaDB以其易用性和强大语义能力，成为中小型AI项目的理想选择。文中所有代码示例均经过验证，帮助开发者快速掌握这一关键技术，为构建智能应用提供可靠的知识存储与检索方案。
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学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、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！
大模型应用RAG系列（1）初识RAG
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一文了解RAG到底是什么？大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索技术与生成模型的技术架构，旨在通过动态引入外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力。其核心思想是通过检索系统从外部数据源（如企业知识库、实时文档等）获取相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，以提高生成答案的准确性、时效性和专业性
RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统
alysblmd
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检索增强生成（RAG）技术通过结合大型语言模型（LLM）和外部知识库来克服传统语言模型在特定领域任务上的局限。RAG通过索引、检索和生成的三步流程，增强了语言模型的能力，提高了生成内容的准确性和相关性。本文详细介绍了RAG的工作原理、实现过程和评估方法，并展望了其在多模态领域的应用前景。RAG不仅优化了问答系统的性能，还通过多样的技术整合和灵活的检索过程，推动了智能问答系统的发展。
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详解RAG技术：大模型时代让AI更懂你的智能知识引擎 -流程、优化、扩展 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是人工智能领域的突破性技术，通过结合信息检索与文本生成的优势，有效解决了传统大模型的知识滞后和幻觉问题。其核心原理是：当接收到用户提问时，系统首先从结构化/非结构化知识库中检索相关文档片段，再将检索结果与原始问题共同输入大语言模型，生成更准确、更可靠的回答。
一文搞懂RAG：AI大模型的得力助手
gadiaola的博客
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在人工智能快速发展的当下，大模型虽强大却存在知识更新滞后、易产生“幻觉”等问题。检索增强生成（RAG）技术应运而生，成为解决这些痛点的关键。本文面向AI初学者，从基础概念、工作原理、应用场景到实战步骤，深入浅出地剖析RAG，助你快速掌握这一AI领域的前沿技术，揭开其助力大模型高效运行的神秘面纱。
多模态RAG系统中图片处理的原理与实现方案
codau的博客
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多模态RAG是对传统RAG的扩展，它能够处理包括文本、图像、视频等多种类型的数据。在多模态RAG系统中，图片作为重要的非结构化数据形式，其处理方式成为关键的技术挑战。数据摄取：从PDF或其他格式的文档中提取图像和文本。使用unstructured库等工具来处理PDF文件，提取图像并存储在特定的文件夹中[56特征提取：使用CLIP等模型对图像和文本进行特征提取，将它们映射到同一个向量空间中。向量数据库存储：将提取的特征向量存储在向量数据库(如Milvus、FAISS等)中，以便后续的相似度搜索。检索和生成。
【万字长文】从“先搜再答”到“自主思考”：一文看懂生成式语言模型检索增强（RAG）的进化全景
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朴素 RAG (Naive RAG)</b><br/><i>核心: 检索-拼接-生成</i>]endsubgraph "阶段二：高级RAG"B[🛠️ <b>高级 RAG (Advanced RAG)核心: 优化检索与重排
大模型系列：RAG技术深度解析
2401_85390073的博客
10-17 1525
RAG即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。嵌入式搜索引擎可以通过 Faiss 来实现，向量搜索领域成为了RAG的一个助力。像pinecone 这样的向量数据库可以构建开源搜索索引，为输入文本增加了额外的存储空间，还增加了一些其他工具。关于向量数据库，可以参考解读向量数据库。
RAG 系统完全指南：从基础到高级实践
2401_85325726的博客
03-03 1961
RAG 技术的发展正在改变 AI 系统与知识交互的方式。通过将信息检索与生成模型相结合，我们创造了更智能、更可靠的 AI 系统。未来，随着技术的不断进步，RAG 系统将在更多领域发挥重要作用，帮助我们更好地利用和传递知识。展望未来，RAG 技术的发展将继续深化，可能与其他前沿技术如量子计算、脑机接口等产生有趣的交互。这个领域充满机遇，也需要更多研究者和实践者的参与和创新。大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
RAG（检索增强生成）技术
wdn blog
12-19 3000
检索增强 LLM ( Retrieval Augmented LLM )，给 LLM 提供外部数据库，对于用户问题 ( Query )，通过一些信息检索 ( Information Retrieval, IR ) 的技术，先从外部数据库中检索出和用户问题相关的信息，然后让 LLM 结合这些相关信息来生成结果
什么是RAG
m0_37524458的博客
10-13 453
生成模块：负责根据检索到的信息和用户查询生成所需的输出。RAG技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。具体来说，就是将用户的查询通过嵌入模型转换成向量，以便与向量数据库中存储的知识相关的向量进行比对。生成：将经过检索增强的提示词内容输入到大语言模型（LLM）中，以此生成所需的输出。提高准确性：RAG能够结合检索到的信息和用户查询生成更准确的输出，减少误导性信息的产生。
RAG（检索增强生成）技术全貌，4W字干货：从原理论文到开源项目实战
03-26 838
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。往期回顾心法利器[106] 基础RAG-调优方案心法利器[107] onnx和tensorRT的bert加速方案记录心法利器[108] | 微调与RAG的优缺点分析心...
【RAG】RAG概述
不要只看终点，要享受攀登的过程。
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在现代自然语言处理（NLP）和生成式 AI 的应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索系统与生成模型的技术，主要用于处理需要大规模知识和高准确性的任务。传统的生成模型在生成回答时只能依赖自身的训练数据，并不能动态访问最新的信息。而 RAG 通过引入检索机制，弥补了生成模型在知识广度和及时性方面的不足，因此在各种需要复杂知识的场景中表现较好。
什么是RAG（检索增强生成模型）技术
xawangxiaolong的博客
09-24 731
本文介绍了RAG（检索增强生成）模型框架，它通过结合检索和生成技术提升语言模型回答的准确性和可验证性。RAG核心流程包括：数据预处理、向量存储、检索与生成等步骤，支持近似近邻搜索、过滤搜索、全文搜索和混合搜索等多种检索策略。文章还提供了基于LangChain的RAG实现示例，涵盖文档加载、分块、向量化存储及问答链构建等关键环节。RAG能有效解决生成模型的"幻觉"问题，通过外部知识源提供可验证的答案，同时降低知识更新成本。
什么是RAG?
qq_63708623的博客
06-23 607
更精细的方法是，让相邻的块之间有一些重叠。它让AI从一个“什么都懂一点”的通才，变成了一个可以阅读资料，深入我们业务、解决具体问题的专家。用户可能问“出差住酒店的标准”，而文档里写的是“差旅住宿规范”。这些被选中的文本块，就是我们找到的最相关的参考资料。于是，系统从《公司财务制度.pdf》中找到了关于“差旅费用的申请标准”和“报销所需票据”的几个段落。比如，“出差住酒店的标准”这个问题的向量，会和“差旅住宿规范”那个文本块的向量，在空间中离得非常近。它随时可以翻阅我们给它的、最新的、最准确的参考资料。
什么是 RAG？
dotNET跨平台
09-11 417
在人工智能技术飞速发展的今天，各种创新和应用层出不穷。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为一种新兴的技术方法，正逐渐成为 AI 2.0 时代的杀手级应用。那么，什么是 RAG？它如何工作？以及它在实际场景中的应用有哪些？本文将为你详细解答这些问题。一、RAG 的定义RAG，全称为 Retrieval-Augmented Generation...
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