【建议收藏】RAG技术全解析：从原理到应用，让大模型更懂你的企业知识

最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布 · 1.3k 阅读

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RAG(检索增强生成)是一种结合外部知识检索与大语言模型生成能力的技术框架，有效解决LLM的幻觉问题、知识滞后等挑战。其工作流程包括知识库构建、检索、上下文融合和内容生成，具有实时性、可追溯性、降低幻觉等特点。RAG已在金融、医疗、法律等行业广泛应用，未来将向推理增强、多模态应用等方向发展，成为企业AI基础设施。

1、问题的提出

大语言模型（LLM）特别是以deepseek为代表的开源大模型的广泛推广，大量企业将LLM应用到实际的业务场景之中，如智能客服、智能助理、办公AI助手等等，给企业的效率提升带来不少变化。

在实际的落地过程中，企业领导者发现LLM虽然在对话与内容生成上表现出色，但还存有不少的挑战，需要花时间去解决。

第一个挑战是LLM生成的内容并不总是基于真实知识，而是依赖模型内部权重推测，容易产生幻觉。这就可能导致在一些特殊的应用领域，如医疗、法律、金融和政务等对信息准确度要求很高的行业，假如LLM生成内容存在错误之处，可能造成严重风险。比如医疗行业，错误的诊疗建议可能导致病人受到伤害；比如法律行业，不准确的法规解释会引发合规问题；比如金融行业，错误判断可能带来资金损失等等。

知识更新滞后是LLM的第二个挑战。传统 LLM 的知识来源于训练数据，其训练周期可能长达数月甚至半年。虽然说可以通过联网检索可以获取最新的内容，但在实际的企业运作过程中，企业政策、产品说明书和操作流程等内容不断更新，且都是内部数据，如果大模型无法实时吸收，导致回答可能过时或不准确。

第三个挑战是企业规模带来的差异也十分明显。一方面大型企业如招商银行、华润集团等上市公司，其内部企业数据量庞大、部门复杂，知识管理难度高，对大模型的可靠性和可追溯性要求高。另一方面小企业如初创公司等，资源有限，缺少训练模型能力，需要低成本、快速接入的解决方案。企业迫切需要一种技术，使大模型能够实时获取、理解并引用企业知识。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）应运而生。它的出现为LLM在企业业务场景中落地，提供了多样化的可行性方案。

2、什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成的简称，是一种将外部知识检索机制与大语言模型生成能力结合的技术框架。

RAG 的基本理念是LLM在生成答案之前必须先从知识库检索相关内容，将检索结果作为参考资料，然后基于这些资料生成回答。

打个比方：LLM 就像一个经验丰富但记忆有限的顾问，而 RAG 为顾问配备了一个实时更新的图书馆和检索助手，使顾问在回答问题前先查阅权威资料，从而生成可靠且可追溯的回答。

2020 年，Meta AI（Facebook AI Research, FAIR）团队在论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中首次提出RAG的概念，并进行系统阐述。到 2023 年，生成式 AI 商业化加速，企业开始关注知识更新滞后与幻觉问题，RAG 被视为快速落地的解决方案。微软、OpenAI、Google、AWS 等大厂将 RAG 融入核心产品，如 Azure AI Search、OpenAI GPTs、Google Vertex AI RAG Pipeline，使其成为企业 AI 系统的基础设施。并在2025 年，RAG 广泛应用于客服、知识库、法律、医疗、金融等行业或者领域。

相对于Fine-tuning、Prompt Engineering等技术应用，RAG 的核心优势在于非侵入式增强，无需重新训练模型即可接入企业知识库，其落地应用优势明显。

Fine-tuning 需要修改模型权重进行任务优化，成本高、更新慢，适合深度定制。Prompt Engineering 通过提示词引导模型输出，无需训练，但效果不稳定，依赖人工设计。RAG 则通过外部知识增强生成能力，快速落地，知识可更新、可追溯，非常适合企业知识管理。

3、RAG的特点

RAG 具备很多的特点。

RAG 的第一个特点是实时性。它通过外部知识库，使模型能够随时获取最新信息，从而解决知识滞后问题。在金融公司中，每日市场行情和政策法规变化可以即时更新，模型输出保持最新。在电商企业中，新产品和促销策略可以被 AI 客服实时使用，这种机制避免了传统 LLM 知识冻结带来的滞后问题。

第二个特点是可追溯性。输出内容可以附带来源文档，用户能够验证回答的准确性。在医疗问答中，模型引用权威指南；在法律咨询中，输出内容直接来源于公司合同条款或法律文档。这种可验证性不仅增强企业合规性，也提高客户信任度。

第三个特点是幻觉降低。由于生成内容依赖检索到的知识，模型不再凭空生成答案。例如医疗诊断建议基于最新临床指南，法律条款解释依托企业合同模板和案例库，从而大幅提升回答可靠性。

第四个特点是个性化。它能够结合企业特有的知识体系，使模型输出更贴合实际业务需求。在医疗行业，医院内部诊疗流程被模型参考；在法律行业，企业合同模板和案例库被直接利用；在技术企业，产品手册和内部文档成为生成内容的依据。

第五个特点是降低成本。相比 Fine-tuning 或自训练 LLM，RAG 只需构建知识库、向量化文档并接入生成模型即可快速部署。哪怕是中小企业，也能够快速搭建 AI 客服或知识助手，大型企业更是可以借助RAG技术实现跨部门知识库整合，降低维护成本，提升企业内部的知识使用效率。

4、RAG的工作原理

RAG 的工作流程可以拆解为知识库构建、检索、上下文融合、内容生成等四个阶段。下面我们分别说明每个阶段的工作原理。

知识库构建阶段，企业文档如 SOP、合同或技术文档被切分成更易于检索的小段，并转换为向量（embedding）存入向量数据库。向量数据库可以被视作企业知识图书馆的目录，每段文档都拥有独特的数字指纹，使系统能够快速定位相关知识。

检索阶段，用户提出问题时，系统根据问题向量与知识库向量计算相似度，从中召回最相关的文档。RAG 支持多轮检索，即前一次回答结果可以作为下一轮检索的上下文，从而提高多轮对话的连贯性。此外，它还可以支持跨文档和多模态检索，例如结合文本、表格和图像信息。

上下文融合阶段，检索到的文档与用户问题结合，形成增强上下文输入 LLM。顾问在回答问题前，将查到的书页内容整理到笔记中，再依据笔记提供答案，从而确保生成内容具有可靠的事实依据。

内容生成阶段，大语言模型根据增强上下文生成回答，同时可附带引用来源，实现可追溯输出。整个流程形成闭环，使生成内容既保留语言能力，又具备事实基础和可验证性。

5、RAG 给 LLM 落地带来的帮助

RAG 在企业落地中提供多方面核心价值。

第一个价值是消除幻觉。RAG通过企业内部知识库，限定了LLM的内容回答范围，从而避免模型胡乱推测，消除AI幻觉，提高答案的合规性和安全性。比如在医疗、法律和客服场景中，RAG 可以减少误诊、降低法律风险，并提升用户满意度。

第二个价值是降低LLM应用门槛。RAG让企业无需训练模型，只需接入自有文档即可构建 AI 客服或知识助手。在成本效率方面，RAG 相比重新训练模型或 Fine-tuning，维护成本低、增量更新灵活，使企业能够快速响应业务变化。RAG 的可追溯性增强了用户信任，使输出内容具有权威性和可验证性。

6、RAG 的不足与挑战

当然，在实际落地场景中，RAG作为新技术，一样存在不少局限。

RAG的检索质量高度依赖知识库建设。知识切片、向量化方法和召回策略都会影响生成内容质量。

RAG 对复杂推理能力仍有限.跨文档、多步骤推理任务通常需要结合 Agent 或增强模型。

RAG在多轮对话中，其上下文的连续性仍存在断裂风险。

结构化文档如表格、代码和图像需要额外处理，否则会导致RAG的检索效果不稳定。

鉴于此，在实际落地中，企业通常采用 RAG 与 Agent 或少量 Fine-tuning 相结合的架构，形成稳定可靠的 AI 系统。

7、RAG 的行业应用

RAG在信息密集型行业中展现出非常显著的价值。RAG通过大模型与检索机制的相互结合，使AI能够访问最新知识，从而生成准确、高质量内容。

下面，再分享几个实际的落地行业应用。

RAG在金融行业的应用。摩根大通（J.P. Morgan）在2024年启动了基于RAG的投资研究辅助系统。分析师在撰写市场研究报告时需要快速处理大量市场数据和公司财报。该RAG系统通过整合内部数据库和实时新闻源，生成结构化分析报告，显著提高报告撰写效率，并减少信息遗漏风险。摩根大通官方技术博客披露，该系统帮助分析师将研究报告生成时间缩短约35%（来源：J.P. Morgan Tech Blog, 2024）。

RAG在医疗行业的应用。梅奥诊所（Mayo Clinic）在2024年推出RAG驱动的临床辅助问答系统，用于辅助医生快速查找最新研究和临床指南。系统从PubMed和最新医学数据库中检索信息，并生成简明摘要，帮助医生做出诊疗决策。该应用不仅支持临床决策，还用于医学教育和科研，提升多源信息整合效率（来源：Mayo Clinic AI Research Report, 2024）。

RAG在法律服务行业的应用，Casetext在2024年升级了其RAG系统CoCounsel，增强了对最新判例和法规的实时检索能力。律师在撰写法律意见书或准备诉讼材料时，系统可自动检索最新相关案例，并生成参考文书草稿，显著节省研究时间，并确保生成内容与最新法规保持一致（来源：Casetext Press Release, 2024）。

这些案例显示，RAG技术在金融、医疗和法律行业通过整合检索与生成能力，显著提升专业性和工作效率，为企业和专业人士提供智能化辅助工具。

8、RAG 的未来发展趋势

RAG 将从单纯的检索增强发展为推理增强，通过结合 GraphRAG、Deep Retrieval 等技术，实现跨文档推理能力。

多模态 RAG 的应用也将得到普及，结合文本、表格、图像甚至视频信息，提高企业知识覆盖。

RAG 将融入 Agent 流程，实现业务流程自动化和智能化工作流。知识治理将进一步自动化，包括版本控制、权限管理和数据清洗。

展望未来，RAG 有望成为企业 AI 操作系统（AIOS）的基础设施，使企业数字化战略更加高效。

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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