大模型拯救世界｜理论03｜RAG概述，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

大模型拯救世界｜理论03｜RAG概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） = 给大模型开卷考试：
先让“图书管理员”（检索器）去实时查资料，再把找到的资料递给“考生”（大模型）作答，既减少瞎编，又能随时更新知识。

下面用“一张图 + 一句话 + 三场景 + 四阶段 + 五变体”，一次讲透。

🧬 工作原理（4 阶段流水线）

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用户问题
   │
   ▼
① 向量化查询 ──→ ② 语义检索 ──→ ③ 组装提示 ──→ ④ 大模型生成

1. 向量化查询
   把“帮我修登录 Bug”变成高维向量。

2. 语义检索
   去向量库找最相似的 5 段代码或文档（不是关键词匹配，是语义匹配）。

3. 组装提示
   把检索结果塞进 Prompt：

   下面是相关资料：
   [1] 代码片段 …
   [2] 官方文档 …
   

4. 大模型生成
   生成带引用的答案，并标注来源文件/行号。

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📦 三个日常例子

场景	传统大模型	RAG 做法
医疗问答	回答可能过时	实时检索 2025 年最新指南，再生成
法律助手	不知道新判例	检索最新判决书后作答
代码库问答	幻觉 API 不存在	检索真实源码后再给示例

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🚀 进阶 5 大技巧（从朴素到高阶）

技巧	一句话	适用场景
朴素 RAG	切块→向量→生成	快速 MVP
HyDE	先让模型写“假设答案”再检索	模糊问题
重排序	用交叉编码器给候选片段打分	提升精度
图 RAG	把实体关系建成知识图谱再查	复杂推理
递归检索	第一轮找章节，第二轮找细节	超长文档

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🛠️ 最小可运行代码（10 行）

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms import OpenAI

# 1. 读文档
documents = SimpleDirectoryReader("docs/").load_data()

# 2. 建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 3. 问答引擎
engine = index.as_query_engine(llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo"))

输出示例：

根据官方手册第 3.2 节，请进入“设置→应用→清除缓存”，然后重试登录。[引用：android_manual.md#32]

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⚠️ 常见坑 & 对策

坑	对策
文件一改就得重跑向量化	用增量索引（FAISS IVF on-the-fly update）
检索噪音大	重排序 + 上下文压缩
大模型仍跑偏	在 Prompt 末尾加：“仅基于上文回答，不要编造”

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✅ 一句话总结

RAG 让大模型从“闭卷考试”变成“开卷考试”，用实时检索弥补记忆和时效的短板，是 2025 年落地 AI 应用的标配技术。

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