什么是RAG与我们为什么要用RAG？

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原创最新推荐文章于 2026-04-12 09:53:05 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Agentic RAG：RAG从静态到具有理解、推理、决策的Agentic RAG RAG技术演进：从静态检索到智能代理 RAG（检索增强生成）技术经历了五个关键发展阶段：基础RAG（关键词检索）、高级RAG（语义理解）、模块化RAG（灵活架构）、图RAG（知识图谱）和最新的Agentic RAG（智能代理）。Agentic RAG通过引入自主AI代理，具备反思、规划、工具使用和多代理协作能力，实现了动态决策和自适应工作流。相比传统RAG的静态检索流程，Agentic RAG能处理复杂多步推理任务，通过自我改进机制提高输出质量，并支持多专业代理协作，显著提升了RAG系统在复杂场景下的表现。阅读详情

检索增强生成（RAG）是一种流行的技术，通过在生成答案之前从知识库中检索相关的外部知识来增强 LLM 的响应。RAG 提高了准确性，减少了幻觉，并使模型能够提供更符合上下文和更新的信息。

RAG 包括三个步骤：检索、增强和生成。

检索 - 在此步骤中，系统会在外部知识源（例如向量数据库）中搜索相关信息，以基于用户查询找到相关的信息。

增强 - 检索到的信息随后与原始用户查询结合，形成 LLM 的提示。

生成 - LLM 处理提示并生成响应，整合其预训练知识和检索到的信息。这使得响应更加准确且符合上下文。

让我们通过一个简单的例子来理解 RAG。

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1 - 用户提出查询

示例：2025年ICC冠军奖杯的获胜者是谁？

2 - 检索器在知识源（例如维基百科或互联网）中搜索，并返回相关上下文。

示例检索上下文："2025年ICC冠军奖杯于2月19日至3月9日在巴基斯坦和阿拉伯联合酋长国举行，最终印度成为胜利的冠军，赢得了该赛事历史上的第三个冠军。主要由巴基斯坦主办——这是自1996年以来他们的首次全球板球赛事——该赛事实施了混合模式，由于地缘政治考虑，印度的所有比赛都在迪拜进行。决赛在迪拜国际板球场上演了一场紧张的比赛，印度以四个门柱的优势击败新西兰，追平了252分的目标，并且还剩下一局。 "

3 - 查询、相关上下文和指令被组合成一个提示。

示例提示：

"仅根据上下文回答查询。如果在上下文中找不到查询的答案，请回复 - 我无法回答该查询。

查询：2025年ICC冠军奖杯的获胜者是谁？

*上下文：*2025年ICC冠军奖杯于2月19日至3月9日在巴基斯坦和阿拉伯联合酋长国举行，最终印度成为胜利的冠军，赢得了该赛事历史上的第三个冠军。主要由巴基斯坦主办——这是自1996年以来他们的首次全球板球赛事——该赛事实施了混合模式，由于地缘政治考虑，印度的所有比赛都在迪拜进行。决赛在迪拜国际板球场上演了一场紧张的比赛，印度以四个门柱的优势击败新西兰，追平了252分的目标，并且还剩下一局。"

4 - 提示被输入到大型语言模型 (LLM) 中，LLM 根据提供的上下文为用户查询生成答案。

示例输出：“印度在迪拜国际板球场举行的决赛中以四个门柱的优势击败新西兰，赢得了2025年ICC冠军奖杯。”

RAG 应用

AI 搜索引擎

AI 搜索引擎使用 RAG 通过将大型语言模型与实时数据检索相结合来增强搜索结果，提供准确且符合上下文的答案。它们擅长理解自然语言查询并从海量数据集中提取信息，使搜索更加直观和高效。

客户服务聊天机器人

客户服务聊天机器人利用 RAG 通过检索公司特定数据（如常见问题或产品手册）并生成类似人类的回复，提供个性化和准确的响应。这缩短了响应时间，提高了客户满意度，并处理了超出简单脚本答案的复杂查询。

法律文件分析

法律文件分析采用 RAG 筛选大量的法律文本、合同或判例法，检索相关的条款或先例，并用通俗易懂的语言总结它们。它通过加速研究、确保准确性并从密集的文档中识别关键见解来帮助律师。

科学研究辅助

科学研究辅助使用 RAG 通过检索和综合来自科学论文、数据集或实验的信息，为研究人员提供简洁的摘要或假设。它简化了文献综述、事实核查和跨大量研究存储库探索复杂主题的过程。

医疗决策支持

医疗决策支持将 RAG 集成到患者数据、医学文献或治疗指南中，协助医生做出基于证据的建议或诊断。它通过提供最新的、特定上下文的见解来增强决策过程，同时优先考虑患者隐私和准确性。

个性化教育

个性化教育应用 RAG 定制学习体验，检索相关的教育资源并生成适合学生学习进度和理解水平的解释。它通过适应个人需求并有效填补知识空白来支持导师或自学者。

技术文档搜索

技术文档搜索利用 RAG 导航复杂的手册、代码库或故障排除指南，检索精确的解决方案并清晰地解释它们。它通过快速解决技术查询并提供具有上下文感知的详细响应，为开发人员和工程师节省时间。

为什么需要 RAG？

大型语言模型（LLMs）通常在庞大的数据集上进行训练，这些数据集包括书籍、维基百科、网站的文本以及来自 GitHub 仓库的代码。这些训练数据收集到特定日期为止，这意味着 LLM 的知识有一个与训练数据最后更新时间相关的截止点。例如，如果 LLM 的训练数据只到2023年12月，那么它对之后发生的事情一无所知。

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没有 RAG 时，当用户询问超出该截止日期的事件、发展或信息时，LLM 面临一个问题：它要么无法提供答案（使查询未解决），更糟糕的是，它可能会“幻觉”，生成听起来合理但不正确的响应。这是因为 LLM 被设计为根据其训练数据中的模式预测和生成文本，而不是天生能够区分它们知道什么和不知道什么。

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通过 RAG，这一限制通过集成检索机制得以解决。当提出查询时——尤其是与近期事件相关的查询——检索器会从外部来源（如网络数据、数据库或 X 等平台上的帖子）实时获取相关且最新的上下文。

然后将检索到的信息作为附加上下文提供给 LLM，使其能够基于最新可用数据生成准确且有依据的响应，而不仅仅是依赖其静态的预训练知识。本质上，RAG 弥补了 LLM 固定训练截止点与不断变化的世界之间的差距，确保更可靠和当前的答案。

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总结如下：

LLMs 在大量书籍、维基百科、网站文本和 GitHub 代码库中进行训练。然而，它们的训练数据仅限于特定日期之前可用的信息。这意味着它们的知识在该日期被截断。

没有 RAG 的问题

LLMs 无法回答 关于其训练截止日期之后发生的事件或事实的查询。
它们可能会生成不正确或幻觉的响应，使得它们在提供最新信息时不可靠。

带有 RAG 的解决方案

检索
来自外部知识源（如数据库、API 或私人文档）的相关内容。
提供
检索到的相关内容作为上下文与查询一起提供给 LLM，使其能够生成事实准确的答案。
确保响应以检索到的信息为依据，减少幻觉。

因此，RAG 通过保持 LLM 更新来增强它们，而无需频繁重新训练。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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与其焦虑……

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望