RAG与知识库、向量数据库和知识图谱的联系与区别（附教程）

最新推荐文章于 2025-05-09 11:18:02 发布

大模型应用

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文章标签：数据库知识图谱人工智能 LLM 程序员 llama RAG

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一、RAG是什么？——“能检索，又能生成”的超级助手

你有没有遇到过这样的问题：向大模型提问时，它总是能回答你很多问题，但有时它也会“胡说八道”，或者说的内容就停留在它训练时的知识库里。很简单的说，它能告诉你10年前的事情，但对今天刚发生的事件一无所知。这种“知识不更新”和“胡乱猜测”的缺点让大模型的回答不够完美。于是，RAG应运而生了。

RAG（检索增强生成） 技术的本质就是通过外部资料库来补充大模型的知识，帮助它解决这些问题。就像你在考试时，虽然已经背了很多知识，但如果碰到不会的题目，你会去翻一翻资料，确保自己能答对。RAG就是让大模型“查资料”，让它更聪明、精准地回答问题。

二、RAG如何运作？——三步走，智慧应对

那么，RAG到底是怎么工作的呢？其实，RAG有三个简单的步骤：

1. 创建资料库：想象一下，你有一本《百科全书》，里面装满了各类资料（文本、图像、视频等），这些资料可以帮助大模型找到答案。
1. 查资料：遇到问题时，大模型会像一个聪明的学生一样，去查阅这些资料库，看哪里有能帮它解决问题的内容。
1. 带着资料问问题：找到相关资料后，大模型会结合这些信息来回答问题。

如果你是一名学生，当你遇到难题时，不是直接看书，而是先去问隔壁的大学生哥哥姐姐。如果他们也不懂，就带着课本一起请教。这就像RAG的工作方式一样：首先找资料，然后带着资料去问问题。

三、知识库、向量数据库和知识图谱，都是些什么？

看懂了RAG的工作流程，大家肯定会有个问题：本地知识库、向量数据库、知识图谱和RAG有什么关系呢？

本地知识库——你的“资料库”

本地知识库，就是你公司内部的所有资料合集，比如销售记录、技术文档、员工手册等。它就像你家里的文件柜，把不同种类的信息按类别整理得井井有条。

向量数据库——储存数据的“保险箱”

想象一下，你要存放一张名片，不仅要存名字，还要存其他详细信息。如果你把所有名片存成图片形式，想查找某个信息就不方便。于是，就用向量数据库来存储数据，这种数据库把每一条信息转化为数字（向量），这样可以更智能地进行“语义”搜索。简单来说，向量数据库就是存放“信息的数字化形式”的地方。

知识图谱——理清“数据关系”

知识图谱是通过图形的方式，把知识点和它们之间的关系“画出来”。就像一个“知识地图”，能帮助你看到不同知识之间的联系。举个例子，谷歌的搜索引擎就是用知识图谱技术来整理全球的信息，把数据和它们之间的关系清晰展现给你。

四、它们和RAG的关系——RAG的“朋友们”

本地知识库、向量数据库、知识图谱和RAG虽然看起来是四个不同的概念，但它们之间也有着紧密的联系。

• 本地知识库：它存储了公司或组织的资料，当然可以帮助RAG查找相关内容。
• 向量数据库：当你需要用语义来检索信息时，RAG就会用到它。通过向量数据库，RAG能找到相关信息。
• 知识图谱：如果你需要更加结构化、层次化的信息，知识图谱就可以为RAG提供帮助，帮助它更好地理解知识之间的关系。

总的来说，RAG就像是一个超级智能的学生，它不关心这些资料从哪里来，只关心如何利用这些资料来回答你的问题。而这些“资料库”就像它的工具和助手，帮助它更高效地找到问题答案。

五、为什么RAG与这些工具没有直接关系？

也许你会问：“那RAG和本地知识库、向量数据库、知识图谱到底有关系吗？”严格来说，它们并没有直接关系。RAG只是通过外部检索技术来弥补大模型的缺陷，而这些技术本身是独立的。

RAG可以依赖传统的数据库、知识图谱，甚至网络搜索引擎来获取数据。换句话说，它们都是RAG实现的一种方式，但RAG本身并不特定依赖其中任何一个。

六、总结——别再把RAG当成“万能钥匙”

RAG技术的核心目的是让大模型在回答问题时不再“胡说八道”，而是通过外部资料的帮助，提升它的精准性。至于如何获得这些资料——无论是从本地知识库、向量数据库还是知识图谱，都取决于具体的应用场景。

所以，RAG与这些工具并没有什么神秘的关系，它们之间的合作就是为了帮助RAG更好地完成任务。而作为我们日常工作中的技术工具，这些概念其实并不难理解，只要我们抓住它们的核心功能，就能在日常中灵活应用。

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望