收藏必备：RAG技术全面解析：让大模型告别“一本正经地胡说八道“

原创于 2025-10-13 10:50:10 发布 · 486 阅读

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1、什么是RAG技术？

RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,称为检索增强生成技术，可以理解为给大模型安装一个“外接大脑”，RAG是这样工作的：当大模型收到一个问题时，它不会直接凭自己的记忆回答，而是会：

a.先从一个海量的、可更新的知识库（外接大脑）中查找相关信息

b.然后把找到的信息和问题一起交给大模型

c.最后让大模型基于这些准确的信息生成答案

2、为什么需要RAG技术？

大模型虽然强大，但存在五个问题：

知识过时：大模型的训练数据有截止日期，无法获取最新信息。GPT-4的知识截止到2023年4月，之后发生的事情它一无所知。

缺乏专业知识：通用模型在医疗、法律等专业领域深度不够，难以提供可靠答案。

凭空捏造：当模型不确定时，可能会“自信地”编造答案，产生所谓的“幻觉”。

数据泄露： GPT-2是通过数据攻击大模型获取个人敏感数据。

训练成本： 模型的参数规模不断攀升，需要更多的训练资源。

RAG技术恰好解决了这些问题：

知识实时更新：外接知识库可以随时更新，保证答案的时效性专业精准：可接入专业领域的数据库，提供权威答案有据可查：每个答案都有来源依据，可追溯可验证

数据更安全： 个人私有数据得到保证

训练成本少： 早在2021年，便于科学家论文证明利用RAG系统，大模型训练成本大大减少

3、RAG的工作流程

RAG的工作过程可以分为三个清晰的步骤：

检索（Retrieval） - 当用户提出问题时，RAG系统首先从外部知识库中检索与问题相关的信息。这个过程类似于使用搜索引擎，找到最相关的文档片段。

增强（Augmentation） - 将检索到的相关信息与用户原问题组合成一个新的、 enriched 的提示词。例如：“基于以下资料{检索到的信息}，请回答：{用户原问题}”。

生成（Generation） - 将这个增强后的提示词输入大模型，让模型基于提供的资料生成最终答案。

整个过程通常只需几秒钟，用户感受到的是一个直接、准确且有针对性的答案。

4、RAG的优缺点

RAG的优势：

准确性高：基于最新、最可靠的信息生成答案，降低幻觉

成本低廉：相比重新训练模型，更新知识库的成本几乎可以忽略不计

透明度高：可以提供答案的来源和依据，增强可信度

易于实现：技术相对成熟，有多种开源框架可用

**模型可解释性：**RAG具有一定程度的可解释性，可以理解模型是如何生成回答的

RAG的挑战：

依赖检索质量：如果检索不到相关信息，系统无法给出好答案

上下文长度限制：大模型有输入长度限制，可能无法处理过多检索结果

延迟问题：检索需要时间，会增加整体响应延迟

依赖于现有的知识库：需要专业的且大规模的知识库

5、RAG的应用场景

RAG技术正在各行各业发挥重要作用：

智能客服：接入最新的产品文档和FAQ，提供准确客服咨询

企业知识管理：构建企业专属知识库，员工可随时查询公司制度、流程

医疗辅助：结合最新医学文献，为医生提供诊断建议和治疗方案参考

法律咨询：接入法律条文和判例库，提供初步法律意见

教育领域：基于教材和最新研究资料，为学生提供个性化辅导

内容创作：帮助作者查找资料，生成内容翔实的文章

6、RAG的范式演变

RAG技术本身也在不断进化，经历了几个阶段的演变：

初级RAG（Naive RAG）：简单的检索-读取流程，存在检索不准确、生成内容与查询不匹配等问题。

高级RAG（Advanced RAG）：引入优化技术，包括更精细的检索前处理（更好的文本分割、索引优化）、检索过程优化（更好的检索策略和排序算法）以及检索后优化（对检索结果的重排序和过滤）。

模块化RAG（Modular RAG）：将RAG系统拆分为多个可替换的模块，如搜索模块、记忆模块、检索模块和重排序模块等。这种架构更加灵活，可以根据不同需求定制解决方案。

大模型RAG：主导的系统可以通过Agent来实现，Agent可以看作LLM于工具集合（如搜索引擎、数据库、网站导航）的集成。

多模态RAG：是RAG系统的扩展，可以处理不同模态的数据，如文本、图片、音频、视频。生成的结构也更加丰富和多样化。

RAG技术不是要取代大模型，而是让大模型变得更加可靠、实用。它解决了大模型“一本正经地胡说八道”的问题，让AI能够基于事实、依据最新资料给出回答。

最后

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