大语言模型新范式RAG，这种降本增效的方法你了解多少？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

1 算法简介

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。经历最近的大模型潮，想必大家对大模型的能力有了一定的了解，但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求，主要有以下几方面原因：

• 知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。

• 幻觉问题：所有的AI模型的底层原理都是基于数学概率，其模型输出实质上是一系列数值运算，大模型也不例外，所以它有时候会一本正经地胡说八道，尤其是在大模型自身不具备某一方面的知识或不擅长的场景。而这种幻觉问题的区分是比较困难的，因为它要求使用者自身具备相应领域的知识。

• 数据安全性：对于企业来说，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险，将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。

而RAG是解决上述问题的一套有效方案。

RAG的架构如图中所示，简单来讲，RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此，可以将RAG的核心理解为“检索+生成”，前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力，召回目标知识；后者则是利用大模型和Prompt工程，将召回的知识合理利用，生成目标答案。

2 算法原理

完整的RAG应用流程主要包含两个阶段：

数据准备阶段：数据提取——>文本分割——>向量化（embedding）——>数据入库

应用阶段：用户提问——>数据检索（召回）——>注入Prompt——>LLM生成答案

数据准备阶段：

数据准备一般是一个离线的过程，主要是将私域数据向量化后构建索引并存入数据库的过程。主要包括：数据提取、文本分割、向量化、数据入库等环节。

数据准备

• 数据提取：

• 数据加载：包括多格式数据加载、不同数据源获取等，根据数据自身情况，将数据处理为同一个范式。

• 数据处理：包括数据过滤、压缩、格式化等。

• 元数据获取：提取数据中关键信息，例如文件名、Title、时间等 。

• 文本分割：
  文本分割主要考虑两个因素：1）embedding模型的Tokens限制情况；2）语义完整性对整体的检索效果的影响。一些常见的文本分割方式如下：

• 句分割：以”句”的粒度进行切分，保留一个句子的完整语义。常见切分符包括：句号、感叹号、问号、换行符等。

• 固定长度分割：根据embedding模型的token长度限制，将文本分割为固定长度（例如256/512个tokens），这种切分方式会损失很多语义信息，一般通过在头尾增加一定冗余量来缓解。

• 向量化（embedding）：

向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果。目前常见的embedding模型如表中所示，这些embedding模型基本能满足大部分需求，但对于特殊场景（例如涉及一些罕见专有词或字等）或者想进一步优化效果，则可以选择开源Embedding模型微调或直接训练适合自己场景的Embedding模型。

3 算法应用

RAG在多个应用领域中都取得了很好的效果，在中医药领域的表现也引人瞩目。例如，在中医处方生成模型的研究中，研究者提出了一个基于检索增强的学习模型来生成中药处方，具体来说，我们使用三个模块来模拟这个过程：症状-处方检索模块、草药-草药检索模块和处方生成模块。首先，利用患者的症状特征结合证候推理作为查询，利用症状-处方检索模块，从经方检索池中检索最相关处方，生成处方级特征模板，学习中医方剂中的语言特征。同时，研究者设计了一种全新的多查询注意力机制来学习处方级模板表示。

其次，为了使生成的处方更加符合中医方剂配伍规则，研究者提出了草药-草药检索模块，该模块旨在通过分析检索处方中的草药间相关性来学习下一个草药生成所需的草药级模板。最后，利用处方解码器，结合症状特征、处方级和草药级模板特征表示生成更加严谨的处方。与此同时，采用覆盖机制能够保证生成不重复的草药，设计的两级记忆检索机制有助于生成准确、多样的中医处方。

4 小结

对于中医来说，保存医学知识、实验结果、医学分析结果和临床病历最广泛采用的形式是文字。利用这些文献资源是一项具有挑战性的任务，这对于在医学文献资源中应用AI模型非常重要。

AI模型催生的技术很多，每一个环节，要真正做好符合实际应用，都需要我们仔细研究很长一段时间，并需要不断去实践，才能打磨出精品。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

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三、大模型视频教程

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