RAG原理是什么？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的原理。

我会用一个简单的比喻开始，然后深入技术细节，最后总结其优势和适用场景。

一、核心比喻：开卷考试

想象一下两种考试方式：

1. 闭卷考试（传统大语言模型LLM）：模型只能凭借记忆（即其训练时学习到的参数化知识）来回答问题。如果问题超出了它的记忆范围，或者信息是训练时未包含的最新信息，它就可能答错或“胡编乱造”（产生幻觉）。

2. 开卷考试（RAG）：允许模型在答题前先查阅相关的参考书（外部知识库）。它先根据问题找到最相关的段落，然后结合这些段落和自己的知识组织语言，给出答案。

RAG就是让AI模型从“闭卷考试”变成“开卷考试”的技术。

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二、工作原理：分步详解

RAG的工作流程通常分为三个核心阶段：检索（Retrieval）、增强（Augmentation） 和 生成（Generation）。

第1步：检索（Retrieval） - “查找资料”

• 目标：根据用户的问题（Query），从一个庞大的外部知识库中快速找到最相关的信息片段（Chunks）。

• 如何实现：

  1. 知识库准备：首先，需要有一个知识库。这可以是公司内部文档、产品手册、最新的网络文章、法律条文等任何文本数据。这些文本会被分割成更小的片段（例如，一段话或几百个字符）。

  2. 向量化（Embedding）：使用一个嵌入模型（Embeddin