你的RAG为何总“答非所问“？90%的人都不知道核心原理

原创 已于 2025-03-26 17:35:14 修改 · 1.7k 阅读 · 47 ·
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#AI编程 #rag #大模型应用开发 #rag分片策略 #rag原理

于 2025-03-22 21:43:14 首次发布

大家好，我是朝暮，大厂研发高管，全栈工程师。专注AI工具、智能体、编程。

引言

大模型也要外挂

2025年是大模型场景爆发的元年，随着时间推移，大众对于大模型的应用需求不再局限于泛化知识。此时，你是否思考过，怎样才能更好地结合企业或个人的私域数据，打造出专属智脑呢？不少人在搭建知识库时可能会遇到这样的困扰：为何自己搭建的知识库表现欠佳，如同“人工智障”，而别人的却宛如真正的“人工智能”？其实，答案就藏在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术里，它也被大家俗称为大模型的“外挂”。

RAG这个名字，想必很多朋友并不陌生，甚至有人已经在Coze、Dify、Fastgpt等SAAS服务中使用过。可能有人会觉得，这不过就是把文档扔给大模型处理，没什么特别的。但实际上，如果你这么想，可就低估了它的复杂性。

今天，我们将深入分析RAG的核心原理，探寻让大模型回答更加精准的通关秘诀。

一、什么是RAG以及如何解决幻觉问题

什么是RAG

RAG 是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，主要用于让 AI 在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。

举个例子，你如果问大模型自己公司的经营数据状况，它可能回答不上来，或者会一本正经的胡说八道。但是如果你将企业的经营数据外挂在它上面，它就能基于这部分数据进行分析回答。

RAG如何解决幻觉

AI 幻觉是指 AI 生成的内容与事实不符或缺乏依据。RAG 通过以下方式减少幻觉：

  1. 精准检索外部知识 RAG通过向量数据库检索与问题高度相关的权威数据（如企业文档、学术论文等），替代模型依赖自身参数生成答案的模式。例如，医疗问答场景中优先引用最新医学指南而非模型记忆。

  2. 多级过滤机制 采用混合检索（语义+关键词）、重排序（Rerank）等技术优化结果。例如，阿里云通过元数据标注（文档类型、时效性）提升检索精度，过滤过时或低质信息。

二、RAG的工作原理及如何构建

1、RAG的工作原理

  1. 索引阶段 将外部知识（如文档、数据库等）分割为文本块，通过嵌入模型（如BERT）转换为向量并存入向量数据库。这一过程需考虑分块粒度、元数据标注等优化手段。

  2. 检索阶段 用户提问时，模型将问题向量化，通过相似度计算（如余弦距离）从向量库中检索最相关的文本块。先进技术可能结合混合检索（向量+关键词）和重排序（Rerank）优化结果。

  3. 生成阶段 将检索到的上下文与用户提问整合为提示词（Prompt），输入大模型生成最终答案。此过程可结合对话历史、多模态数据等。

2、RAG的构建流程

  1. 准备数据：根据实际业务需求整理相关的数据材料，包括但不限于：text、word，xlxs、csv、markdown、pdf等，其中text的文本处理起来最友好，其他需要额外转换处理。

  2. 数据分片：整理好的数据需要进行分片，就是将长文本切割成独立的一小段，方便存储。

  3. 数据向量：切割好的文本需要调用量化模型，通过相似度计算（如余弦距离），生成对应的向量数据。目前，比较对中文优化的量化模型有nomic-embed-text(768维度)、bge-large-zh(1024维度)。

  4. 建立索引：将向量数据存储在向量库中，我们需要设置检索规则，是混合检索(向量+关键字)还是Rerank(重排序)。

三、分块的重要性及五个维度

1、分块的重要性

在RAG（检索增强生成）系统中，分块（Chunking）是构建高效知识库和优化模型性能的核心环节。分块就像是小孩的营养餐，如果营养跟不上身体发育必然会出现问题。比如：在12345的问答场景中，我们将问题和答案分到两个不同的块中，检索时只匹配到了问题，这个时候大模型自然无法基于正确答案去推理生成。

2、RAG的分块重要性主要体现在以下五个维度：

  1. 提升检索效率与精度：分块通过将长文本切割为合理大小的片段，使向量嵌入更聚焦于局部语义。用户查询的向量与分块后的内容在维度上更匹配，相似度计算更精准，从而提高召回结果的相关性。

  2. 保障语义与上下文的完整性：过大的块可能导致语义模糊（如多个主题混杂），而过小的块可能丢失上下文（如拆散完整句子）。理想的分块策略需在两者间平衡，确保每个块包含独立语义单元。

  3. 优化生成质量与可解释性：分块为模型提供精准的上下文锚点，限制其基于可信数据生成答案。实验显示，当分块内容覆盖用户问题75%以上时，模型幻觉率降低60%。

  4. 灵活适应多场景需求：分块技术可处理非文本数据（如图片、表格），例如对图像生成摘要后再分块检索，实现跨模态知识融合。

  5. 解决长文本处理的固有难题：大模型的输入(Tokens)长度有限，分块允许系统在单次请求中整合多段相关文本，避免因长文本截断导致信息遗漏。

四、五大分块策略及选型建议

1、五大分块策略

1. 固定大小分块（Fixed Size Chunking）

将文本按固定字符数或Token数量均匀分割，可设置相邻块间的重叠比例（如保留20%重叠内容），避免关键信息被切断。

优点：实现简单，适合标准化文本处理，分块大小统一，便于批量计算和存储优化。

缺点：可能破坏段落逻辑，导致语义断层，无法自适应不同内容结构。

2. 语义分块（Semantic Chunking）

通过嵌入模型计算句子/段落的语义相似性，将高相似度的内容合并为块。计算每个句子的嵌入向量，根据余弦相似度阈值（如低于0.7时切分）动态划分。

优点：生成语义连贯的完整思想单元，检索准确率提升40%以上。

缺点：计算成本高（需多次嵌入计算），相似度阈值需人工调优。

3. 递归分块（Recursive Chunking）

分层使用分隔符（如段落→句子→词语）迭代分割文本：优先按高级分隔符（如\n\n）切分，若块仍超过预设大小，改用次级分隔符（如\n或,）递归切割。

优点：保留自然语言边界（如完整句子），动态适应不同文本复杂度。

缺点：分割结果大小仍存在波动，对无明确结构的文本效果有限。

4. LLM分块（LLM-Driven Chunking）

利用大语言模型理解文本逻辑，自动生成独立语义块，提取原始文本中的核心命题（如“Greg went to the park”），通过提示工程指导LLM合并关联命题。

优点：模仿人类阅读时的分块逻辑，支持跨语言、多模态内容处理。

缺点：生成延迟高（依赖LLM推理），存在模型幻觉风险。

5. 文档接口分块（Document-Structured Chunking）

基于文档固有结构（如标题、章节、表格）定义分块边界，Markdown按#标题层级分割，PDF按段落/表格定位。

优点：保持文档逻辑完整性，支持代码/表格等特殊格式。

缺点：依赖清晰的文档结构，对扫描版PDF等非结构化文档无效。

2、策略对比与选型建议

实践建议：

  1. 上手快：优选固定分块，简单粗暴，适合通用。

  2. 结构化：必选接口分块，慢工出细活，避免逻辑断裂。

  3. 平衡质量与效率：语义分块+递归分块组合，中规中矩，平衡效率与质量。

  4. 不差钱，多模态：选择LLM分块，大力出奇迹，但需监控幻觉率。

每种策略的侧重都不同，个人实际使用下来感觉固定分块+语义分块效果不错，但还是需要结合实际情况多尝试，最终的选择还是取决于内容的性质、嵌入模型的能力和计算资源等。

五、结语

说到底，RAG不是把文件一传了事那么简单。它更像是一个精密运转的“知识加工厂”——光有原材料（文档）可不够，得靠分块、检索、生成这些技术环节的默契配合。

就像我们切菜不能乱剁，文档分块得讲究策略：有的按段落切，有的按语义分，甚至还要给每块文档打上“小标签”（元数据）方便精准匹配问题。

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在检索阶段，根据用户的查询向量，使用向量数据库快速找出最相关的向量的过程通常通过计算余弦相似度或其他相似性度量来完成，检索结果根据相似度得分进行排序最相关的文档将被用于后续的文本生成。它通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合这些信息来生成更准确、更丰富的回答。在检索之前对用户的提问进行了路由、扩展、重写的处理，对于检索到的信息进行重排序、总结、融合等处理，使得对信息收集和处理的效率更高。RAG 评测框架: 对抗噪音的鲁棒性、拒答能力、融合能力、真实性、回答问题的相关度、总结能力、纠错能力等多维度的评估。
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RAG（Retrieval Augmented Generation）顾名思义，通过检索外部数据，增强⼤模型的⽣成效果。 RAG即检索增强⽣成，为LLM提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正⽣成的答案。RAG 基本上是Search + LLM 提示，可以通过⼤模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为⼤模型的上下⽂。查询和检索到的上下⽂都会被注⼊到发送到 LLM 的提示语中。
说明OpenWebUI中的RAG功能和原理？
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<think>我们正在讨论OpenWebUI中的RAG功能及其原理。RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合信息检索与文本生成的技术，用于增强大语言模型（LLM）的生成能力。在OpenWebUI中，RAG功能允许用户上传文档，然后基于这些文档的内容进行问答。 ###RAG在OpenWebUI中的工作原理####1. **文档处理与向量化**当用户上传文档（如PDF、TXT等）时，OpenWebUI会执行以下步骤： -**文档加载**：使用文档加载器（如`PyPDFLoader`、`TextLoader`）读取文档内容。- **文本分割**：将文档分割成较小的片段（chunks），以便后续处理。常用的分割方法包括按字符数分割、按句子分割等。- **向量嵌入**：使用嵌入模型（如`text-embedding-ada-002`或本地模型如`nomic-embed-text`）将文本片段转换为向量表示。- **向量存储**：将向量及其对应的文本片段存储在向量数据库中（如Chroma、FAISS）。数学上，文本片段$d_i$被转换为向量$\mathbf{v}_i \in \mathbb{R}^d$，其中$d$是嵌入向量的维度。这些向量被存储在向量数据库中，以便后续检索。 ####2. **查询处理** 当用户提出问题时：-**查询向量化**：使用相同的嵌入模型将用户查询$q$转换为向量$\mathbf{q}$。 -**相似度检索**：在向量数据库中执行近似最近邻（ANN）搜索，找出与$\mathbf{q}$最相似的$k$个文本片段（即向量距离最近的片段）。通常使用余弦相似度或欧氏距离作为相似度度量。 余弦相似度计算为：$$\text{sim}(\mathbf{q},\mathbf{v}_i)= \frac{\mathbf{q} \cdot \mathbf{v}_i}{\|\mathbf{q}\|\|\mathbf{v}_i\|}$$ ####3. **生成答案** 检索到的文本片段（作为上下文）与用户查询一起输入到大语言模型（LLM）中，生成最终答案。LLM的提示模板（prompt template）通常如下：``` 请基于以下上下文回答用户的问题：[上下文1] [上下文2] ...[上下文k] 问题：{用户查询} 答案： ```LLM基于上下文生成答案，从而增强回答的准确性和相关性。 ###OpenWebUI中RAG的实现细节-**支持多种文档格式**：通过LangChain的文档加载器支持PDF、TXT、DOCX等格式。 -**可配置的分块参数**：用户可以设置`chunk_size`和`chunk_overlap`，以控制文本分割的粒度。- **灵活的向量存储**：支持多种向量数据库，默认使用ChromaDB（轻量级且易于部署）。- **本地模型集成**：支持使用Ollama管理的本地LLM和嵌入模型，确保数据隐私。### RAG的优势1. **知识实时更新**：无需重新训练模型，通过更新文档即可扩展模型知识。2.**减少幻觉**：基于检索到的上下文生成答案，降低模型编造信息的风险。 3. **可解释性**：用户可查看检索到的上下文来源，增强信任度。### RAG的局限性-**检索质量依赖**：若检索到的上下文不相关，则生成答案可能不准确。 -**上下文长度限制**：受限于LLM的上下文窗口大小，无法利用过多文档片段。 ###示例：OpenWebUI中RAG的工作流程```mermaidgraph TDA[用户上传文档]--> B[文档分割为片段]B -->C[片段向量化]C--> D[存储到向量数据库]E[用户提问] -->F[问题向量化]F--> G[检索相似片段]G -->H[组合上下文和问题]H--> I[LLM生成答案]I--> J[返回答案并展示来源]``` ###性能优化建议-**调整分块大小**：根据文档内容调整`chunk_size`（通常200-500字符）。 -**选择合适模型**：本地部署时选择轻量级模型（如`gemma:2b`）以提高响应速度。 -**索引优化**：定期重建向量索引以提高检索效率。 ###引用说明OpenWebUI的RAG功能基于LangChain框架实现，支持本地化部署和文档管理[^1]。--- ###§§相关问题§§1.如何调整OpenWebUI中RAG的分块参数（chunk_size）？ 2. OpenWebUI支持哪些向量数据库？ 3.如何为RAG选择合适的大语言模型？4.RAG在哪些场景下效果最好？ 5.如何解决RAG中检索不准确的问题？</think>### OpenWebUI 中 RAG 功能详解及工作原理 #### 一、RAG 功能概述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是 OpenWebUI 的核心功能之一，它通过以下流程实现智能问答： ```mermaid graph LR A[用户提问] --> B[文档检索] B --> C[上下文增强] C --> D[LLM生成答案] D --> E[返回结果] ``` 特点包括： - **文档支持**：支持上传 PDF/TXT/DOCX 等格式文档 - **本地化处理**：所有文档处理和问答在用户设备本地完成 - **溯源能力**：答案附带文档来源引用[^1] #### 二、RAG 工作原理详解 ##### 1. **文档预处理阶段** 当用户上传文档时，系统执行： - **文本提取**：使用文档加载器（如 `PyPDFLoader`）提取原始文本 - **文本分块**：按固定长度分割文本（默认 $chunk\_size=512$ 字符） - **向量化**：通过嵌入模型（如 `nomic-embed-text`）生成文本向量： $$ \mathbf{v} = \text{Embed}(\text{chunk}) \quad \mathbf{v} \in \mathbb{R}^{768} $$ - **向量存储**：将向量存入本地向量数据库（默认 ChromaDB） ##### 2. **查询处理阶段** 用户提问时触发： 1. **查询向量化**：将问题 $q$ 转换为查询向量 $\mathbf{q}$ 2. **相似度检索**：在向量库中执行近似最近邻搜索： $$ \text{sim}(\mathbf{q}, \mathbf{v}_i) = \frac{\mathbf{q} \cdot \mathbf{v}_i}{\|\mathbf{q}\| \|\mathbf{v}_i\|} $$ 3. **上下文构建**：取 Top-K 相似片段（默认 $K=4$）组成提示词： ```text 基于以下文档内容回答问题： [文档片段1]... [文档片段2]... 问题：{用户提问} ``` ##### 3. **生成阶段** - 增强后的提示词输入 LLM（如 Llama3/Gemma） - LLM 基于检索到的上下文生成答案 - 返回结果时标注文档来源片段 #### 三、技术架构组件 | 组件 | 功能 | 实现技术 | |------|------|----------| | **文档加载器** | 解析文件格式 | LangChain DocumentLoaders | | **文本分割器** | 分块处理 | RecursiveCharacterTextSplitter | | **嵌入模型** | 文本→向量转换 | Ollama 本地嵌入模型 | | **向量数据库** | 向量存储/检索 | ChromaDB | | **提示工程** | 上下文构建 | LangChain Prompt Templates | | **生成模型** | 答案生成 | 本地 LLM (Ollama) | #### 四、典型应用场景 1. **企业知识库问答** - 上传公司文档实现内部知识查询 - 示例：检索员工手册中的请假政策 2. **学术研究辅助** - 分析论文 PDF 回答特定问题 - 示例："这篇论文的实验方法是什么？" 3. **个人文档管理** - 快速查询笔记/合同中的关键信息 - 示例："我的租房合同到期日是？" #### 五、性能优化关键 1. **分块策略调优** - 调整 `chunk_size` (推荐 300-1000 字符) - 设置 `chunk_overlap` (推荐 10-20%) 避免上下文断裂 2. **检索优化** ```python # 提升检索精度的方法 retriever = vectorstore.as_retriever( search_type="mmr", # 最大边际相关性算法 search_kwargs={"k": 6} ) ``` 3. **模型选择** - 轻量模型：`gemma:2b`（快速响应） - 精度优先：`llama3:70b`（复杂推理） #### 六、优势与局限 **✅ 核心优势** - 数据完全本地化，避免隐私泄露 - 支持离线环境运行 - 可处理超长文档（突破 LLM 上下文限制） **⚠️ 使用限制** - 检索质量依赖文档结构 - 本地硬件影响处理速度 - 首次加载需文档预处理时间 > 如引用[1]所示，该功能在保持数据主权的同时，提供了类 GPTs 的增强问答体验[^1]。 --- ###
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