大模型技术RAG（检索增强生成）一文全解

最新推荐文章于 2025-07-12 09:17:52 发布

Python程序员罗宾

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文章标签： java 数据库开发语言人工智能自然语言处理大语言模型语言模型

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一、RAG是什么

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索技术与生成模型的技术架构，旨在通过动态引入外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力。其核心思想是通过检索系统从外部数据源（如企业知识库、实时文档等）获取相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，以提高生成答案的准确性、时效性和专业性

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简单总结：RAG(检索增强生成)=检索技术+LLM 提示

二、RAG的5个基本流程

RAG可分为5个基本流程：（1）知识文档的准备；（2）嵌入模型(embedding model)；（3）向量数据库；（4）查询检索；（5）生成回答。

1.知识文档的准备

在构建一个高效的RAG系统时，首要步骤是准备知识文档。现实场景中，我们面对的知识源可能包括多种格式，如Word文档、TXT文件、CSV数据表、Excel表格，甚至是PDF文件、图片和视频等。

因此，第一步需要使用专门的文档加载器(例如PDF提取器)或多模态模型(如OCR技术)，将这些丰富的知识源转换为大语言模型可理解的纯文本数据。 例如，处理PDF文件时，可以利用PDF提取器抽取文本内容；对于图片和视频，OCR技术能够识别并转换其中的文字信息。

此外，鉴于文档可能存在过长的问题，我们还需执行一项关键步骤：文档切片。我们需要将长篇文档分割成多个文本块，以便更高效地处理和检索信息。 这不仅有助于减轻模型的负担，还能提高信息检索的准确性。

2.嵌入模型

嵌入模型的核心任务是将文本转换为向量形式，我们使用的日常语言中充满歧义和对表达词意无用的助词，而向量表示则更加密集精确，能够捕捉到句子的上下文关系和核心含义。

这种转换使得我们能够通过简单计算向量之间的差异来识别语义上相似的句子。嵌入模型是连接用户查询和知识库的桥梁，确保了系统回答的准确性和相关性。

3.向量数据库

向量数据库是专门设计用于存储和检索向量数据的数据库系统。在RAG系统中，通过嵌入模型生成的所有向量都会被存储在这样的数据库中。

这种数据库优化了处理和存储大规模向量数据的效率，使得在面对海量知识向量时，我们能够迅速检索出与用户查询最相关的信息。

4.查询检索

经过上述几个步骤的准备后，我们就可以开始处理用户查询了。首先，用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理。然后，系统会在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回。

5.生成回答

最终通过构建一个提示模版将用户提问和上一步中检索到的信息结合，得到增强的prompt，输入到大语言模型中，静待模型输出答案即可。

三、RAG的核心特点

动态知识增强：通过外部数据弥补LLM训练数据的时效性与专业性不足，支持实时更新知识库。
减少幻觉与偏差：依赖权威外部数据生成答案，降低模型虚构内容的概率。
数据隐私保护：私有数据无需参与模型训练，直接通过检索增强，保障企业数据安全。
灵活性与低成本：相比微调，RAG无需修改模型参数，适用于快速迭代和多领域适配。
效果依赖多因素：检索质量、分块策略、嵌入模型性能等均影响最终生成结果。

四、为什么需要 RAG 技术？

1. 传统语言模型的局限性

传统的语言模型，比如 GPT-3，虽然在生成文本方面表现出色，但它们有一个显著的局限性：它们依赖于预训练的参数，无法动态访问外部知识。这意味着这些模型在处理实时信息、领域特定知识或罕见实体时表现不佳。举个例子，在问答任务中，模型可能会生成不准确或过时的答案，因为它无法访问最新的数据。就像你问一个朋友“今天天气怎么样？”，但他只能告诉你去年的天气情况，显然这样的信息对你来说毫无用处。

这种局限性在需要精确答案的场景中尤为明显。例如，在医疗领域，医生可能需要最新的研究数据来做出诊断，而传统的语言模型无法提供这些信息。同样，在法律领域，律师需要引用最新的法律条文，而模型只能基于过去的知识生成答案，这显然是不够的。

2. 检索增强生成（RAG）的诞生

为了解决传统语言模型的局限性，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术应运而生。RAG 通过将大规模检索系统与生成模型相结合，解决了传统模型的局限性。它能够动态地从外部知识源（如文档、数据库或结构化数据）中检索信息，并在生成过程中利用这些信息，从而生成更准确、上下文相关的输出。

这种结合不仅提升了模型的性能，还使其能够处理更复杂的任务，如多跳推理和跨领域知识整合。举个例子，如果你问 RAG 模型“量子计算的最新进展是什么？”，它可以从最新的研究论文中检索相关信息，并生成一个基于这些信息的详细答案。这种能力使得 RAG 在需要精确和实时信息的场景中表现出色。

3. RAG 的应用场景

RAG 技术在多个领域展现了巨大的潜力，尤其是在问答、摘要生成和信息检索等任务中。例如，在开放域问答中，RAG 模型能够从海量文档中检索相关信息，生成更精确的答案；在文档摘要任务中，它能够利用外部文档生成更丰富、更全面的摘要。此外，RAG 还在对话系统、知识图谱构建等领域展现了强大的能力。

在医疗领域，RAG 可以帮助医生快速检索最新的研究数据，辅助诊断和治疗决策。在法律领域，律师可以使用 RAG 来检索最新的法律条文，确保他们的法律建议是最新和准确的。在教育领域，RAG 可以为学生提供个性化的学习材料，帮助他们更好地理解复杂的概念。

总的来说，RAG 技术通过结合检索和生成的能力，解决了传统语言模型的局限性，使其在多个领域中表现出色。无论是需要实时信息的问答任务，还是需要精确答案的领域特定任务，RAG 都能提供强大的支持。

五、RAG 技术解析

1. 核心组件：检索与生成

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思想是将检索和生成两个过程紧密结合。首先，模型根据输入查询从外部知识源中检索相关信息；然后，生成模型利用检索到的信息生成最终的输出。这种动态的知识整合机制使得 RAG 模型能够在生成过程中实时访问外部知识，从而提升输出的准确性和相关性。

举个例子，假设你问一个 RAG 模型：“谁发明了电话？”模型会首先从外部知识库中检索与“电话发明”相关的文档或段落，然后基于这些信息生成一个准确的答案：“亚历山大·格拉汉姆·贝尔发明了电话。”这种结合检索和生成的方式，使得 RAG 模型在处理需要外部知识的任务时表现尤为出色。

2. 检索机制：从海量数据中找到关键信息

检索机制是 RAG 的关键部分。它需要从庞大的知识库中快速找到与查询最相关的信息。常用的检索方法包括基于关键词的稀疏检索（如 BM25）和基于语义的稠密检索（如 DPR，Dense Passage Retrieval）。稠密检索通过将查询和文档映射到同一向量空间，利用向量相似度（如余弦相似度）来找到最相关的文档。

例如，如果你问：“什么是量子计算？”稀疏检索可能会通过匹配关键词“量子”和“计算”来找到相关文档，而稠密检索则会通过语义理解，找到与“量子计算”概念相关的文档，即使这些文档中没有直接出现“量子”或“计算”这两个词。