一文搞懂大模型RAG技术：检索增强生成原理与实践，建议收藏学习

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布 · 186 阅读

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前言

在大语言模型（LLM）应用日益普及的今天，我们常常惊叹于 AI 能够精准地回答基于特定文档或私有知识库的问题。这种能力的背后，并非仅仅依赖模型预训练时记住的知识，更多时候，它归功于一套精密运转的“检索增强生成”（RAG）机制。在这套机制中，如何精准地“搜”到相关信息，是决定最终回答质量的关键。

当用户向系统发出一个提问时，一场关于数据检索与处理的接力赛便悄然开始。这个过程并非简单的关键词匹配，而是融合了多种先进算法的复杂调度。

搜索的起点

一切都始于用户的查询（User Query）的结果。用户的查询首先会被传入系统的搜索中枢，也就是决定检索策略的大脑。面对海量的数据，系统不会盲目寻找，而是会根据应用场景的需求，调用不同的搜索“探针”。

目前主流的 LLM 应用通常采用四种核心搜索技术，它们各有所长，互为补充。以下是对其的说明：

向量搜索（Vector Search）

是现代 AI 应用中最具革命性的技术之一。它的核心在于将文本转化为数学上的“向量”。当系统接收到查询数据时，会将这段文字编码成一个高维向量，这就好比给这句话提取了一个独一无二的数字指纹。接着，系统会将这个查询向量与数据库中所有文档的向量进行比对。这种比对不是看字面是否相同，而是计算向量在空间中的距离，距离越近，代表两者在概念上就越相似。最后再把那些在数学空间中最“靠近”查询内容的文档返回给用户。

语义搜索（Semantic Search）

语义搜索与向量搜索有着紧密的联系，但它更侧重于“理解”。传统的搜索可能只看字面，而语义搜索致力于理解查询背后的真实意图和语境。

例如，当用户搜索“苹果”时，系统会根据上下文判断用户找的是水果还是科技公司。

通过深度理解查询的含义，并将其与文档的深层语义进行匹配，这种技术能够召回那些字面上可能完全不同、但意思高度相关的结果，极大地解决了“词不达意”的检索难题。

关键词搜索（Keyword Search）

尽管 AI 技术飞速发展，经典的关键词搜索依然不可或缺。它的逻辑简单而高效：系统从用户的查询中提取核心关键词，然后去文档索引中寻找包含这些词条的内容。

这种方法在处理专有名词、特定代码或精确术语时具有无可比拟的优势。它不涉及复杂的推理，就是实打实地寻找字面匹配，确保了检索的精确度。

全文搜索（Full-Text Search）

全文搜索是关键词搜索的进阶版。它不仅仅匹配索引，而是深入分析查询文本，并与文档的全部内容进行比对。

这种技术能够捕捉到分散在文档各个角落的相关信息，确保不会因为索引的遗漏而错过重要内容。它为系统提供了一种全面、细致的检索兜底方案。

排序与呈现

当上述一种或多种搜索技术并行工作后，系统会收集到一堆潜在的相关文档。但这些文档的质量参差不齐，直接丢给大模型处理显然是不明智的。

因此，必须经过一个“排序与呈现结果”（Rank and Present Results）的关键环节。在这个阶段，系统会对召回的所有结果进行打分和重排序（Rerank）。系统会像一个严格的考官，筛选出相关度最高、质量最好的片段，剔除噪音和无关信息。只有排名靠前的精华内容，才有资格进入下一个环节。

智能融合与最终响应

经过层层筛选的高质量信息，最终被输送给 LLM 应用程序。此时的大模型不再是“裸奔”状态，而是带着刚才检索到的丰富参考资料。模型会阅读这些处理过的结果，结合用户的原始问题，进行逻辑推理和语言组织。

在这个阶段，大模型会发挥其强大的生成能力，将检索到的碎片化信息整合成一段通顺、逻辑严密且准确的回答返回给用户，从而完成了一次完美的问答闭环。

LLM 应用的强大，不仅源于模型本身的参数规模，更在于这一整套从向量计算到语义理解，再到精准排序的搜索技术栈。正是这些幕后技术的精密协作，才让 AI 变得真正博学且精准。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等