RAG技术如何运用“分而治之“思想解决大模型知识更新难题？

最新推荐文章于 2025-10-22 10:54:07 发布

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文章讲述了RAG技术如何运用"分而治之"工程思想设计。首先，RAG将大语言模型的知识与能力分离，将知识存储在可独立更新的外部知识库中，解决了LLM知识更新难的问题。其次，RAG系统通过两种协作模式（批量协作的RAG-Sequence和实时协作的RAG-Token）平衡效率与效果。这种分而治之思想不仅解决具体技术问题，也为AI创新提供了重要思路。

"分而治之"是工程学中的经典思想——将复杂问题拆解为相对独立的子问题，分别解决后再统一整合。这一思想在RAG（检索增强生成）技术的设计中得到了完美体现，从知识与能力的分离，到检索与生成的协作，RAG技术的每一次技术迭代都蕴含着分而治之的工程智慧。

一、知识与能力的分离

大语言模型LLM会存在什么问题？

大语言模型将知识编码在数千亿级别的参数中。以GPT-3为例，其1750亿个参数通过分布式存储方式保存语言知识和世界知识。这种参数化存储虽然实现了强大的语言理解能力，但在知识更新方面存在技术挑战。

传统的知识更新需要重新训练模型，这涉及较高的计算成本。同时，增量学习过程中可能出现"灾难性遗忘"现象，即新知识的引入会影响已有知识的表示，导致模型在原有任务上的性能波动。

RAG如何解决LLM知识更新难问题？

RAG采用了知识与能力分离的设计理念，将语言理解能力和事实知识分离。语言理解和生成能力保留在模型中，而事实知识则存储在可以独立更新的外部知识库中。

检索器（Retriever）：负责从外部知识库中找到与查询相关的文档
知识库（Knowledge Base）：存储可随时更新的结构化或非结构化文档
生成器（Generator）：基于检索到的相关文档生成回答

class RAGSystem:
    def __init__(self, knowledge_base, retriever_model, generator_model):
        self.knowledge_base = knowledge_base
        self.retriever = retriever_model
        self.generator = generator_model
    def answer_query(self, query):
        # 步骤1：从知识库检索相关文档
        relevant_docs = self.retriever.retrieve(
            query=query,
            knowledge_base=self.knowledge_base,
            top_k=5
        )
        # 步骤2：将查询和文档输入生成器
        context = self.format_context(query, relevant_docs)
        response = self.generator.generate(context)
        return response, relevant_docs
    def update_knowledge(self, new_documents):
        # 知识更新只需添加新文档，无需重训练
        self.knowledge_base.add_documents(new_documents)
        self.knowledge_base.rebuild_index()

RAG将知识更新变成了向量数据库操作，而不再需要模型重训练。新知识可以立即生效，且不会影响模型的语言理解能力。