简单易懂的介绍什么是RAG

大语言模型的局限性

“知识更新的问题，大模型训练数据通常是静态的，无法实时更新，导致时效性不足。”

大语言模型虽然在文本生成、逻辑推理和语义理解方面展现出强大的能力，但其应用仍存在显著限制：首先，模型知识受限于训练数据的时效性和覆盖范围，其参数化存储的知识无法动态更新，导致面对时效性强的事件（如突发新闻）、细分领域专业知识（如最新医学指南）或企业私有数据时表现不足；其次，模型基于概率生成机制容易产生"幻觉"，虚构不存在的事实或引用错误来源，这对医疗诊断、法律咨询等严谨场景构成风险；再次，模型缺乏对外部知识的主动检索能力，面对复杂查询时可能遗漏关键信息，尤其在处理长文本或多步骤推理任务时，难以有效整合分散信息。这些限制本质上源于大模型"参数固化"的知识存储方式和生成过程的封闭性，而传统微调方法又面临数据获取成本高、模型迭代效率低等瓶颈。

总结来讲有以下几个点：

• 静态资源局限性

  LLM的训练数据是固定的，无法实时获取新知识（如新闻、科研进展、市场价格等）。

• 事实性错误（幻觉）

  LLM可能生成看似合理但实际错误的内容（“幻觉”），尤其在专业领域或需要精确数据的场景。

• 领域深度不足

  通用LLM对垂直领域（如医学、工程）的细节知识掌握有限，可能提供泛泛而谈的答案。

• 无法直接访问外部数据源

  LLM本质是“闭箱系统”，无法主动查询数据库、文档或API，导致回答依赖内部记忆而非实时证据。

• 长尾问题处理差

  对罕见问题（如小众语言、冷门历史事件）的答案质量显著下降。

什么是RAG

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术通过重构系统架构有效突破了这些限制：其核心在于将知识存储从模型参数中解耦，构建动态更新的外部知识库，在收到查询时首先进行多维度检索（包括语义相似度、关键词匹配和时效性过滤），再将检索到的权威资料与用户指令共同输入生成模型。这种机制使系统能够实时整合最新信息（如金融市场数据），精准调用专业文档（如设备维修手册），并严格限制生成内容的知识边界。RAG的模块化设计带来三重优势：知识更新无需重新训练模型，仅需维护检索库即可实现分钟级知识迭代；通过引用来源明确的检索结果大幅降低幻觉概率。

RAG开发流程

在实际的RAG开发过程中，可以分为三个阶段，数据预处理（离线）、检索生成阶段（在线）、反馈循环。

1、数据预处理阶段（离线**）**

文档加载：从结构化数据库（MySQL）、非结构化文档（PDF/HTML）或实时API

中提取原始数据。

分块处理：通过滑动窗口、语义分割或规则切分（如按段落/章节）将长文本分割为512-2048 tokens的片段。

向量化编码：使用Embedding模型（如BERT、text-embedding-3-small）将文本块转换为高维向量（通常768-1536维）。

向量存储：将向量及关联元数据（来源、时间、权限标签）存入向量数据库（如Pinecone、Milvus），构建可检索的知识索引。

2、检索-生成阶段（在线）

用户输入：接收自然语言查询（如“2025年诺贝尔医学奖得主的研究方向是什么？”）。

查询增强：对原始查询进行拼写纠错、同义词扩展或意图识别优化（可选步骤）。

向量检索：

a. 将查询文本通过相同Embedding模型转换为向量；

b. 在向量数据库执行相似度搜索（余弦相似度/欧氏距离），返回Top-K相关文本块（通常K=5-10）。

重排序过滤（可选）：

a. 使用交叉编码器（cross-encoder）对初步检索结果进行精细化相关性评分；

b. 应用业务规则过滤（时效性、权限控制、敏感词检测）。

上下文构造：将筛选后的文本块按相关性排序，截取符合模型上下文窗口的内容。

提示工程：将用户查询与检索内容组合为结构化提示。

生成输出：将构造好的提示输入大语言模型（如GPT-4、Llama 3），生成最终回答并标注引用来源。

后处理（可选）：对输出内容进行事实一致性校验、格式标准化或安全审查。

3、反馈循环（持续优化）

日志记录：存储查询-检索-生成全链路数据用于效果分析。

负样本挖掘：自动识别低质量检索结果（如点击率/人工标注）以优化分块策略或Embedding模型。

动态更新：定时/触发式更新向量数据库，确保知识时效性。

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