一文讲透 RAG：大模型为什么需要外部知识库？_多模态模型的rag要有外部库吗-优快云博客

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开头：从一个经典问题说起

你问 ChatGPT：

“请问某公司2023年的招股说明书中提到的核心竞争力有哪些？”

模型瞪你一眼（当然，它没有眼），然后回答：

“对不起，我无法获取某公司招股说明书的具体内容。”

这时候你可能心想：你不是号称懂万物的大语言模型吗？怎么连个公开文件都找不到？

这不是模型不够聪明，而是它天生“短命”+“健忘”。

它“短命”：训练只到某个时间点（比如 2023 年底）；
它“健忘”：训练完了就把互联网忘光了，记不住实时网页和用户特定的内部数据。

于是，Retrieval-Augmented Generation（RAG） 出场了。

它像是给大模型配了一副“眼镜”和“备忘录”，不再只是靠记忆胡说八道，而是学会**“先查资料，再作答”**。

什么是 RAG？一句话就够了

RAG 就是让大模型在回答问题前，先从一个外部知识库中检索相关信息，然后结合检索结果生成答案。

像不像你考前开小抄？

但别急，我们慢慢拆解背后的魔法。

🏛️ 大模型天生的两个问题

问题 1：知识截止时间 = 永远落后一步

训练一次 GPT-4 要数千万美元。它一旦训练完成，就**“冻住了时间”**，没法实时吸收新知识。

比如你问它 2025 年的事，它可能还停留在 2023 年。

现实永远在更新，而大模型的知识却在原地踏步。

问题 2：上下文有限，记不住长文档

GPT-4、Claude、Gemini 等模型都有“上下文长度”（token limit），比如 8K、32K、甚至 1M tokens。

听起来很大，其实你一丢个长合同、上百页的产品手册进去，模型还是得**“截断”**。

就像让人复习整本书，却只给读第一页和最后一页，答案能对就怪了。

🎯 RAG 的目标：打破训练闭环、扩展上下文、注入外部记忆

简而言之，RAG 是对大模型认知能力的“外挂”：

🕸️ 链接到最新、最全的知识库（如企业文档、网页、数据库）；
🧠 动态构建答案依据，而非靠模型“硬背”；
🔁 持续更新，无需重新训练模型。

换句话说，RAG 让模型变得有记忆、有搜索能力、有知识基础，而不是个“没脑筋的小可爱”。

🧩 RAG 的架构详解：两步走，检索+生成

RAG 不是一个模型，而是一种结构策略。

它基本上包含两个阶段：

Step 1：Retrieval（检索）

“我先查查资料库里有没有你要的信息。”

将用户的问题（query）进行语义编码；
在预构建的向量知识库中检索最相关的文本块；
返回若干段上下文文本，交给生成器。

📌 知识库来源可以是：

公司内部文档（PDF、Word、合同）
产品手册、API 文档
法规政策、论文、维基百科
实时网页内容（通过爬虫或插件）

Step 2：Generation（生成）

“好了，我读完小抄了，开始回答你的问题。”

将原始问题 + 检索到的文本段一起输入到 LLM（如 GPT-4、Claude、Mistral），进行答案生成。

这就好比：

你问：“请总结这份合同的关键条款”；
模型先把合同内容读了个遍；
然后“考生作答”，文思泉涌。

🔄 可选：Re-Ranking / Feedback Loop

更进阶的做法是加入重排序模块或反馈机制：

检索结果排序更精准；
用户不满意答案？模型自我反思、回溯检索路径，重新生成。

🧱 知识库构建：让模型查得动“家里账本”

说白了，RAG 的能力上限，很大程度取决于知识库的构建质量。

1. 向量化是关键

文本块要转成向量才能支持语义搜索。

可选嵌入模型如：OpenAI Ada-002、BGE、Cohere、FastText、DeepSeek-Embed；
使用方式：将文本分段（Chunking），生成向量，存入向量数据库（如 FAISS、Weaviate、Milvus、Qdrant）。

2. Chunking 要恰到好处

分段太小：上下文丢失，像断章取义；

分段太大：向量难以区分，检索不准。

最佳实践：

长度控制在 300~500 tokens；
可以加 overlap（滑窗）提升语义连贯性；
保留原始元数据（如文件名、段落编号、来源 URL）。

🧠 RAG 与纯生成式模型的对比：图一目了然

特性	纯 LLM	RAG 模型
数据新鲜度	固定（训练时间点）	实时（可动态更新）
上下文长度	有限	拓展至外部资料
回答准确性	容易幻觉	可验证、来源可追溯
数据私密性	不支持私有知识	支持公司内文档等私有知识注入
训练成本	高	低（无需重新训练）

🏭 RAG 的典型使用场景

1. 企业知识问答

“请问我们新员工手册中写到的请假制度是什么？”

传统 LLM：啥都不知道；

RAG：马上从内网找手册内容，句句有出处。

2. 合同审核 / 法律条款问答

“合同中有没有限制性条款？违约责任是怎样的？”

RAG 可帮你快速从几十页合同中定位相关段落，辅助法律团队答疑。

3. 医疗问答 / 医学文献检索

结合 UpToDate、PubMed 等数据库，让医生助手更靠谱，而不是“AI 乱开药”。

4. AI 搜索引擎 / 网页摘要

RAG 模型可用于构建“增强型搜索引擎”：

不返回链接，而是**“有引用来源的回答”**；
提升搜索结果的相关性和可读性；
像 Perplexity.ai、You.com、Bing Copilot 就是如此。

5. 编程助手 / API 查询

程序员问：“Flask 的 request.form 和 request.args 有啥区别？”

传统模型可能回答模棱两可；

RAG 模型能从 Flask 官方文档中检索确切描述，确保技术答复更准确。

🧠 一点延伸：RAG 的挑战与进阶玩法

📉 挑战 1：检索错了，再聪明也白搭

Garbage In, Garbage Out。

如果向量库质量不高，模型检索到无关内容，生成再好也是南辕北辙。

🧪 挑战 2：评估难

怎么判断一个 RAG 系统“回答得好不好”？

BLEU？不合适。
ROUGE？也一般。

更常见做法是人工标注 + GPT 模型辅助打分。

🌟 进阶玩法：Hybrid RAG、Multi-hop RAG、Tool-augmented RAG

Hybrid RAG：稠密 + 稀疏检索并用（embedding + BM25）
Multi-hop RAG：像链式推理一样连续检索多步逻辑链
Tool-augmented RAG：配合搜索引擎、SQL 工具，动态检索实时数据或结构化表格

✍️ 总结：RAG，不是“查资料的临时工”，而是 LLM 的“记忆扩展槽”

用大白话说：

大模型像个聪明但不接地气的学生；
RAG 就像是他背后那堆**“教辅资料 + 答题卡”**；
有了它，AI 不再胡说八道，而是查阅真实材料，逐步构建答案。

未来几乎所有 serious 的企业级 AI 应用（法务、金融、政务、工业）都会用到 RAG 或其变种。

你今天看懂它，未来构建 AI 系统就不会再“裸奔”。

📚 附：RAG 入门工具推荐

向量库：FAISS（轻）、Milvus（工业级）、Qdrant（云原生）
Embedding 模型：OpenAI Ada、BGE、Cohere Embed、DeepSeek-Embed
框架推荐：
- LangChain（最流行）；
- LlamaIndex（结构清晰）；
- Haystack（企业级）；
- DeepSeek Agent（国产生态）