基于AI大模型的RAG技术：原理、应用与未来展望_基于大语言模型和 rag 的-优快云博客

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一、RAG技术概述

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是近年来人工智能领域的一项重要突破，它巧妙地将信息检索技术与大型语言模型（LLM）相结合，为解决传统生成模型的局限性提供了创新方案。

RAG的核心思想是在生成回答或内容时，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些检索到的信息与用户查询一起输入到生成模型中，从而产生更加准确、可靠的输出。这种方法有效解决了传统LLM的几个关键问题：

知识固化问题：传统LLM的

二、RAG技术架构详解

1.核心组件

一个完整的RAG系统通常包含三个主要组件：

检索器 (Retriever)：

负责从知识库中查找与输入相关的文档或段落

常用技术包括：密集检索(如DPR）、稀疏检索(如BM25）或混合检索

典型实现：FAISS、Annoy等近似最近搜索库

知识库(Knowledge Base)：

结构化或非结构化的外部数据源

需要预处理：分块、清洗、向量化等

规模可从数千到数百万文档不等

生成器 (Generator)：

接收检索结果和用户查询，生成最终回答

通常基于大型语言模型(如GPT、LLaMA等)

需要特殊设计输入格式以区分检索内容和原始查询

2.工作流程

查询处理：对用户输入进行预处理和可能的查询扩展

向量化：将查询转换为向量表示（与文档相同的嵌入空间）

相似度搜索：在知识库中查找与查询向量最相似的文档片段

上下文构建：将检索到的相关内容与原始查询组合

生成回答：语言模型基于增强的上下文生成最终输出

后处理：可能包括结果验证、引用标注等

三、RAG关键技术实现

1.检索优化技术

分块策略（Chunking）：

固定大小分块（如256 tokens）、基于内容的分块（按段落、标题等）、重叠分块（避免信息截断）

嵌入模型选择：

通用嵌入模型（OpenAI text-embedding-ada-002）、领域专用嵌入模型（针对医学、法律等微调）、多语言嵌入模型（paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2）

检索策略：

多向量检索（对文档不同部分分别编码）、查询扩展（使用LLM重写或扩展查询）、混合检索（结合稀疏和密集检索）

2.生成优化技术

提示工程：

prompt_template = """
基于以下上下文信息回答问题。如果无法从上下文中得到答案，请回答"我不知道"。

上下文：{context}

问题：{question}

答案：
"""

上下文压缩：

使用LLM提取检索内容的关键信息、去除冗余内容，减少token消耗

递归检索：

首轮生成可能包含后续检索需求、迭代检索-生成过程，逐步完善答案

四、RAG开源实现示例

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 加载文档
loader = WebBaseLoader(["https://example.com/docs"])
documents = loader.load()

# 创建向量库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# 创建RAG链
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm,
    retriever=db.as_retriever(),
    chain_type="stuff"
)

# 查询
result = qa_chain.run("什么是RAG技术？")
print(result)

RAG技术正在重塑大模型的应用边界，使其从“语言艺术家”进化为“知识工程师”。对于企业而言，这不仅是效率工具升级，更是知识管理体系的智能化革命。未来，成功的RAG系统将遵循“3A法则”——‌Accessible‌（易获取）、‌Accurate‌（高准确）、‌Adaptive‌（自进化）。在这场人机协同的知识革命中，谁能率先构建“数据-检索-生成”的闭环飞轮，谁就能在AI 2.0时代掌握核心竞争力。

‌“AI不会取代人类，但会用RAG的专家将淘汰不用RAG的人。”‌ 在知识迭代速度指数级增长的今天，拥有一个永不遗忘、实时更新的“第二大脑”，或许是我们应对信息过载的最佳答案。

1.AI大模型学习路线汇总