第12章：RAG（检索增强生成）实战

在 DeepSeek 大模型私有化部署的场景中，模型本身的知识是其训练数据中包含的通用信息。然而，对于企业内部的私有数据、实时更新的信息或特定领域的专业知识，大模型可能无法直接获取。这时，**检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）**技术便成为连接大模型与私有知识库的桥梁。RAG 通过在生成答案前检索相关信息，有效解决了大模型的知识时效性、专业性不足和“幻觉”问题。

本章将详细介绍 RAG 的核心组成部分，包括私有知识库的构建（涉及向量数据库）、文档解析与向量化，以及更高级的多源知识融合与溯源实践。

私有知识库构建（Milvus, Qdrant）

构建私有知识库的核心是向量数据库（Vector Database），它能够高效存储和检索大规模的向量嵌入。这些向量代表了文本、图像或其他数据的语义信息。当用户提出问题时，问题也会被转换为向量，然后通过向量相似度搜索找到知识库中最相关的文档片段。

1. 向量数据库简介

向量数据库是专门用于存储、管理和查询高维向量数据的数据库。它通常使用近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法来快速查找与查询向量最相似的向量。

• 核心功