AI新智力 | AI | 大模型入门（九）：RAG数据库

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#人工智能 #深度学习 #计算机视觉 #服务器 #数据库 #AIGC #llama

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AI新智力 | AI｜大模型入门（四）：检索增强生成（RAG）_检索增强生成场景-优快云博客

AI新智力 | AI | 大模型入门（八）：蒸馏、量化、MoE、MHA_ai大模型中的蒸馏和量化概念-优快云博客

“ 大模型的知识主要是在预训练阶段学习的，更新大模型的固化知识是非常困难的，需要通过特定数据集的微调再训练实现。通过RAG实现私有知识库与私有化部署大模型相融合，就变得容易得多，但需要根据私有知识库的数据结构特点进行选型。”

相信很多政企单位都已尝鲜部署了私有大模型问答系统，而且基本思路是一致的，即本地部署大模型如DeepSeek 32B或70B+私有知识库+前端智能问答系统。前文介绍了AI新智力 | AI｜大模型入门（四）：检索增强生成（RAG）_检索增强生成场景-优快云博客，它可以不依赖于大模型的预训练或者再训练即可实现知识私有定制化，这是私有化大模型部署进行内容定制化开发的成本最低效果最好的方式。本文将陈述RAG的常用实现方式，以及他们各自的优缺点及使用场景。

为什么需要RAG

RAG是基于外挂知识库建立的，具有可实时更新、确定性输出、隐私性好等特点，可以解决大模型使用过程中遇到的以下问题：

一、大模型的知识更新问题

大模型的知识源于预训练，将大量的知识压缩到参数之中，训练完成之后大模型的所掌握的知识也就固定不变了。然而随着时间的推移，人们在应用过程中，需要大模型不断”学习“新知识。这就需要一种便捷、廉价的方式让大模型不断”掌握“新知识。

在使用RAG系统之后，可以随时更新外挂私有数据库，实现知识的实时更新。

二、大模型的生成结果的不可解释性问题

大模型表现出了不可思议的“意识”能力，而且出现了不可解释的“涌现”现象（当数据量和参数超过阈值，如千亿级，模型会突然具备小模型没有的能力），但其本质仍是模仿人类语言的“拼图游戏”。

因此，大模型的输出的结果也可能是不可解释的灾难性的失败（幻觉）：模型可能生成看似合理但错误的答案（如“9.11比9.9大”），因为其本质是基于概率的“随机鹦鹉”；用户误以为模型“有意识”，实则是数据模式的“概率组合”。

正是因为大模型天然的这种不可解释性问题，在非常严肃的应用场景下，例如"我站在二楼楼顶，跳下去会不会失去生命”，我们需要一种手段（RAG）确保大模型输出的答案具有确定性，以增强用户对大模型的”信心“，以防止灾难性情景的发生。

三、大模型的数据安全问题

私有化训练专用大模型资金成本和时间成本都很高，然而公用大模型的所包含的所有数据，通过一定的提示词引导，均可输出其掌握的信息，不具备隐私保护功能。

在使用RAG系统之后，由于模型组织答案所用到的知识来源于预先提供的知识库信息，利用个人私有数据不仅可以使得模型的答案具有个性化，同时能让整个系统的数据更加安全，防止隐私数据被诱导泄露。

RAG本质上是一种大模型“外挂数据库”，为提升数据的检索速度和数据命中率，不同的数据类型需要不同的组织形式，需要不同类型的数据库进行存储。实现RAG的数据库主要有：向量数据库（最常用）、图数据库、知识图谱（一般基于图数据库）、混合架构数据库（一般基于搜索引擎如Elasticsearch）等。下面一一介绍：

向量数据库

向量数据库代表产品：LanceDB、Chroma、Pinecone。

适用数据类型：

1. 非结构化数据：文本、图像、音频等，并根据语义相似性搜索数据。向量模型用于为数据库中存储的数据生成向量嵌入。根据数据类型、任务和向量模型的不同，数据需要被切分成更小的块。例如，如果要存储文本数据，则可以将数据切分成句子或段落。

2. 高维语义特征数据：如语义相似度匹配的问答对、商品描述向量等。

典型应用场景：

1. 实时语义搜索（电商商品推荐、聊天记录分析）。

2. 多模态内容匹配（图片搜索、跨语言文档检索）。

3. 大模型上下文增强（RAG中的Top-K片段召回）。

核心优势：

1. 高效相似性检索：支持ANN算法（如HNSW、IVF），实现毫秒级响应。

2. 多模态兼容：统一处理文本、图像、音视频的向量表示。

3. 横向扩展：支持百亿级向量分布式存储，如Milvus的自动分片机制。

图数据库

图数据库以节点和边的形式存储数据。它适用于存储结构化数据，如表格、文档等，并使用数据之间的关系搜索数据。例如，如果你正在存储有关人员的数据，可以为每个人创建节点，并在彼此相识的人之间创建边。当对图数据库进行查询时，图数据库返回与查询节点相连的节点。这种使用知识图谱的检索对于完成像问题回答这样的任务非常有用，其中答案是人或实体。

图数据库代表产品：Neo4j、Nebula Graph、HugeGraph

适用数据类型：

1. 结构化关系数据：实体（如人物、产品）及其关联关系（如“推出”“属于”）。

2. 知识网络：企业组织架构、产品技术图谱。

典型应用场景：

1. 复杂逻辑推理（如“饺子导演的电影有哪些”）。

2. 跨实体关系查询（如供应链上下游分析）。

核心优势：

多跳推理：通过图遍历实现复杂关系查询（如3度人脉挖掘）。

动态权重：支持边属性动态调整（如社交网络影响力计算）。

可视化分析：直观展示实体关系网络。

知识图谱

知识图谱通常与图数据库结合存储，并集成向量检索模。知识图谱与图数据库在RAG中形成“语义层+存储层”的协同架构：

知识图谱解决“为什么”（推理依据）的问题，例如法律咨询中引用法规条款的合法性验证；

图数据库解决“是什么”（数据存储）的问题，例如实时查询社交网络中的用户关系链。

两者结合可覆盖从数据管理到知识推理的全链路需求，例如油气行业RAG系统常采用Neo4j（图数据库） + 领域知识图谱 + 向量数据库的混合架构，兼顾精准检索与语义理解。

知识图谱代表产品：AWS Neptune（全托管知识图谱服务）、Stardog（企业级语义推理引擎）、Apache Jena（开源RDF框架）。

适用数据类型：

混合型数据：结构化实体属性（如电影票房）+非结构化文本描述。

多源异构数据：跨数据库、API和文档整合的知识体系。

典型应用场景：

1. 动态知识扩展（如实时更新行业标准）。

2. 增强答案可解释性（提供推理路径）。

核心优势：

语义理解：通过本体建模实现上下文精准捕捉。

可解释性：答案生成附带证据链（如法规条款引用）。

动态更新：支持增量知识注入与版本管理。

混合架构数据库

在RAG系统中，可以从通用搜索引擎（如百度、Bing等）或内部搜索引擎（如Elasticsearch、Solr等）中检索数据。在RAG架构的检索阶段，使用问题/任务详细信息查询搜索引擎，搜索引擎返回最相关的文档。搜索引擎对于从网络中检索数据和使用关键字搜索数据非常有用。可以将来自搜索引擎的数据与来自其他数据库（如向量存储库、图数据库等）的数据结合起来，以提高输出的质量，因此可以称之为混合架构数据库。

混合架构数据库代表产品：