AI工程师必看：检索增强生成在智能问答系统中的实战

AI工程师必看：检索增强生成在智能问答系统中的实战

——从原理到落地的全流程指南

关键词

检索增强生成（RAG）、智能问答系统、向量数据库、嵌入模型、生成模型、上下文增强、知识 grounding

摘要

大语言模型（LLM）的出现让智能问答系统实现了质的飞跃，但“幻觉”（生成虚假信息）、“知识过时”（无法更新最新内容）等问题始终困扰着AI工程师。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 作为一种“大模型+外部知识”的融合框架，通过“先检索、再生成”的逻辑，完美解决了这些痛点。本文将从原理拆解、技术实现、实战案例三个维度，为AI工程师提供一份可落地的RAG实战指南，帮你构建“准确、可靠、可解释”的智能问答系统。

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一、背景介绍：为什么需要RAG？

1. 大模型的“致命缺陷”

当我们用ChatGPT或Llama回答专业问题时，常常会遇到这样的情况：

• 幻觉问题：比如问“2024年诺贝尔物理学奖得主是谁？”，大模型可能会编造一个不存在的名字（因为它的训练数据截止到2023年）；
• 知识过时：比如问“最新的Python 3.12特性