还在为大模型“胡说八道”头疼？RAG技术实战全解析，这一篇就够了！

引言：大模型应用开发的三大技术路径

当前，将大模型投入实际应用主要依赖三大技术路径：提示词工程、RAG（检索增强生成）以及微调。

• 提示词工程：核心在于通过优化指令引导模型输出更佳答案，具备简单快捷、成本低的优势，适用于通用任务场景。
• RAG（检索增强生成）：其核心在于先从外部知识库中检索相关信息，再结合这些信息生成答案，能够有效保障信息的准确性与时效性，显著减少模型“幻觉”，已成为当前企业应用的主流选择。
• 微调：利用专业数据对模型进行再训练，以打造领域专家，效果最为专精，但成本高、技术复杂，适用于具备大量高质量数据的场景。

在很多实际场景中，仅依赖提示词工程无法让模型获取其未学习过的、最新的内部知识；而采用微调方式则成本过高，且知识难以实时更新。RAG技术恰好填补了这一空白，它有效解决了“模型知识滞后”与“专业深度不足”两大痛点，使大模型能够依据准确、可信、最新的外部知识作答，成为当前推动大模型落地应用中最关键、最主流的技术范式。

一、RAG的概念与本质

检索增强生成（RAG）是一种融合信息检索与文本生成的前沿技术。其核心思想是，在回答用户问题时，大模型不仅依赖其内部参数化知识，还会实时从外部知识库中检索相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，从而显著提升回答的时效性与准确性。

从本质上看，RAG是对传统Prompt的深度重构。它不再局限于简单的问题描述，而是构建为“问题 + 相关知识”的复合体，为模型提供更充分、更可靠的思考依据，使其能够突破参数化知识的限制，实现更精准的生成。

二、RAG的重要性

RAG不仅是一种技术组合，更是一套平衡成本、性能与控制力的系统架构，其重要性体现在以下三方面：

1. 突破模型知识的时间边界：传统大模型的知识受限于训练数据的时间点，难以应对快速变化的现实信息。RAG通过接入实时更新的外部数据，使模型能够回答涉及新闻、政策、市场等动态领域的问题。
2. 有效抑制模型幻觉：当模型缺乏可靠依据时容易产生“胡编乱造”。RAG通过引入检索到的权威信息作为上下文，大幅提升生成内容的可信度与准确率。
3. 赋能垂直领域专业应用：在医疗、法律、金融等强知识依赖的行业中，RAG可将领域知识库、企业文档等作为外部知识源，使通用模型具备专家级的回答能力。

三、RAG系统的核心流程

一个完整的RAG系统通常包含以下三个阶段：

1. 数据预处理与知识库构建

• 多源数据采集：整合文档、数据库、网页等多种来源。
• 文本分块：根据语义与结构对文档进行合理切分，兼顾信息完整性与检索效率。
• 向量化编码：使用嵌入模型将文本转换为向量，构建高效的向量数据库。

2. 检索阶段：精准获取相关知识

• 查询编码：将用户问题转换为查询向量。
• 语义检索：基于向量相似度从知识库中召回相关文本。
• 重排序：对初步结果进行精细筛选与排序，保留最相关内容。

3. 生成阶段：合成准确且自然的答案

• 上下文构建：将检索结果与原始问题整合为结构化提示。
• 生成输出：大模型基于增强后的上下文生成专业、准确且自然的回复。

四、RAG的拓展能力与演进方向

成熟的RAG系统通常还具备以下扩展能力：

• 多路检索机制：融合关键词、语义与混合检索策略，提升召回质量。
• 迭代检索与自我修正：在模型不确定时发起多轮检索，自我验证与完善答案。
• 来源引用与可信评估：标注信息来源，增强结果可解释性与用户信任。
• 缓存与异步更新机制：提高系统响应速度，支持知识库的实时或定时更新。

结语

RAG作为大模型应用开发的关键范式，成功在通用能力与专业需求之间取得平衡。它通过融合信息检索与文本生成，不仅拓展了大模型的知识边界，也显著提升了生成内容的准确性与专业性。随着技术不断演进，RAG必将在更多领域发挥核心作用，推动人工智能应用向更深、更广的方向发展。

对开发者和企业而言，掌握RAG技术意味着能够在快速变化的技术环境中保持竞争力，打造真正智能、可靠的人工智能应用。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】