RAG是什么？一文带你讲清楚组成和作用原理，简单易懂，看这一篇就够了！

在大型语言模型（LLM）的新时代来临之前，我们往往借助简单的微调，利用新数据来拓展模型的能力。但如今，我们所使用的模型规模愈发庞大，训练数据量也相应增多，仅依靠微调已无法满足多数场景的需求。微调在调整模型的语气和风格上效果显著，可在向模型灌输大量新知识时，就显得力不从心了。

拿OpenAI的GPT-3.5-turbo（ChatGPT）模型来说，若我们问“你能告诉我关于寒冷天气的帐篷吗”，完成式模型或许会通过扩展提示回应：“以及任何其他寒冷天气的露营设备？”而聊天式模型则会给出更具人性化的回答：“当然！它们旨在承受低温、大风和雪…”在这种情况下，OpenAI的工作重点并非更新模型可访问的知识库，而是改变了模型与用户的交互方式。对于这类调整模型风格和语气的任务，微调确实成效卓越。

不过，对于给大型模型增添新知识这一更为常见的业务需求，微调的效果就不尽如人意了。而且，微调LLM需要大量高质量的数据、充足的计算资源预算以及较长的训练时间等，这些对于大多数用户而言都是稀缺资源，往往难以满足。

所以，我们需要一种替代技术，以便高效地将新知识融入大型语言模型。幸运的是，由Facebook AI Research（FAIR）及其合作者在2021年提出的“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术，正好能解决这一问题。

1、什么是RAG（Retrieval Augmented Generation）？

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种创新技术，它通过融合外部知识源，来提升生成式人工智能模型的准确性和可靠性。这种方法针对的是大型语言模型（LLM）的一个固有缺陷：LLM虽然善于捕捉语言的统计模式，但对具体的事实知识缺乏深入理解。

实际上，LLM的核心是深度神经网络，其能力通常以庞大的参数量来衡量。这些参数代表了人类运用语言构建句子的一般模式和规律，是对自然语言处理的参数化理解。正是这种深刻且隐性的语言理解能力，让LLM能够快速、流畅地响应各种一般性提示。

但是，当用户希望深入了解某个当前主题或具体领域时，仅依靠LLM内置的参数化知识就不够了。毕竟，任何静态的模型和训练数据库都是有限的，无法涵盖所有最新、专业且细致的知识点。这就导致LLM在处理某些特定查询时，可能会给出不准确、不一致的响应，进而降低其可信赖性。

RAG技术的出现，正是为了克服LLM的这一固有弱点。它的核心思路是将LLM与外部知识源相结合，让模型在响应和生成内容时，不仅依赖内部的参数化知识，还能基于外部的最新权威知识。

高级RAG 架构参考示意图

作为一项创新技术，RAG在不同系统中的实现细节或许存在差别，但从概念角度来看，将其应用于AI驱动的应用程序时，一般包含查询输入、检索、提示构建、响应生成及反馈等核心环节。借助这些环节，RAG技术能巧妙融合大语言模型（LLM）与外部知识源，使模型既依托自身内部的参数化语言理解能力，又能基于检索到的最新权威知识展开综合推理与生成，进而大幅提升响应的准确性和信息的丰富程度。

需要强调的是，RAG框架为用户提供了充足的定制余地。在实际运用中，开发者可依据具体需求，挑选不同的知识库数据源、检索算法及策略，以此进一步优化系统的检索质量与生成效能。与此同时，提示的构建形式和方法也能根据具体场景进行优化，从而最大限度地发挥大语言模型的潜力。

2、大型语言模型中对RAG的需求

大型语言模型（LLM）凭借出色的性能获得了广泛关注，不过也显露出一些与生俱来的不足。其中一个显著问题是，其输出内容的一致性与可靠性尚需提升。LLM在回答部分问题时能够做到准确无误，但面对另一些问题时，却常常出现回避核心、重复训练数据中随机信息的情况。这一现象的根源在于，LLM更多是捕捉词语间的统计关联，而非真正领会语义所蕴含的意义。

为解决LLM响应不一致的问题，增强其可信度，研究人员研发出了“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）这一创新框架。RAG的核心理念是借助外部知识源，来提升LLM生成内容的质量。该方法不仅让LLM能够获取最新、最可靠的事实性知识，还允许用户依据实际需求，对模型输出的准确性和可信度提出要求并进行验证。

一般而言，RAG框架的活动开展主要围绕以下两个核心要素：

2.1、检索（Retrieval）

在此环节，RAG会根据用户的输入查询，从预先搭建的知识库（例如维基百科、专业文献等）中检索出相关性极高的文本片段。知识库的构建至关重要，它需要涵盖最新、权威且专业的信息来源，以保障检索的质量。

2.2、生成（Generation）

获取相关文本后，RAG会将用户的原始查询与检索到的文本信息相结合，输入LLM模型进行综合处理和理解，最终生成符合用户需求的高质量响应内容。

通过上述两个步骤的紧密配合，RAG架构让LLM具备了获取外部知识的能力，从根本上解决了仅依靠内部训练数据所带来的单一性和局限性问题。同时，RAG也为用户提供了更大的可控性和定制空间，用户可根据不同场景的需求，选择合适的知识库和检索策略，进一步优化模型的输出效果。

值得注意的是，RAG作为一种创新框架，不仅能提高LLM输出的一致性和可靠性，更重要的是为大型语言模型开辟了一条融入外部知识、实现持续学习进化的路径。在当前人工智能发展阶段，如何让LLM突破静态知识库的限制，拥有持续学习和知识积累的能力，是亟待解决的重大挑战之一。RAG的出现为实现这一目标提供了有力支持，为LLM向真正的通用人工智能系统演进开启了新的方向。

目前，基于RAG框架的研究和应用正在多个领域蓬勃开展，包括智能问答系统、智能写作辅助、知识图谱构建等。越来越多的科技巨头和创业公司正积极探索将RAG融入其产品和服务的可能性。可以预见，在不久的将来，RAG及其变体必将成为增强LLM能力、推动人工智能发展的关键动力之一。

未来，随着更多创新技术的出现，RAG也将不断发展进步。例如，与记忆增强生成（Memory Augmented Generation）等记忆模块相结合，将使LLM具备长期记忆和知识积累的能力；此外，引入知识追踪（Knowledge Tracing）技术，能让LLM主动学习新知识，不断拓展自身的知识体系。因此，在一定程度上可以预计，融合更多先进技术的RAG必将拥有更强大的能力，充分释放LLM的巨大潜力，最终推动智能系统向真正的通用人工智能迈进。

3、 RAG到底是如何工作的？

与传统方法相比，RAG的一大创新之处在于，其并不直接修改或微调LLM本身的模型参数，而是将LLM作为系统中的一个组成部分，与文档存储和检索模块紧密集成。这种"插入式"设计保留了LLM原有的语言生成能力，同时赋予其访问外部知识的新 技能，避免了完全重新训练模型所需的昂贵计算资源开销。

RAG（检索增强生成）基本工作原理参考示意图

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术为大型语言模型(LLM)注入了外部知识的能力，充分发挥了LLM生成高质量响应和外部知识库信息丰富的协同优势。在我们进行相关查询操作时，RAG在LLM的幕后完成了一系列关键步骤，确保了最终响应的准确性和相关性。

通常而言，RAG的工作流程大致涉及如下几个关键阶段，具体可参考：

3.1 文档检索

在RAG系统中，当用户输入查询或提示时，系统会率先在预先搭建的文档存储库中查找与之紧密相关的上下文内容。该存储库一般包含各类数字化文本文件，涉及的专业领域和知识主题十分广泛。

存储库内的每个文档都被拆分成多个语义单元（chunks），借助自然语言处理技术，这些单元会被转化为向量形式，以此体现每个单元的语义含义。这些向量表征及对应的元数据会被存入高效的向量数据库。RAG运用先进的语义检索算法，先根据用户的查询计算出其语义向量，再在向量空间中找出最相似的文本块，进而从海量数据里精准提取出与用户需求高度匹配的上下文信息。

3.2 提示构建与增强

获取到相关文本块后，RAG会把用户的初始查询和这些上下文信息有机融合，形成一个内容丰富、内涵深厚的LLM提示。这一步的目的是为LLM提供充足的信息，助力其生成符合用户需求的高质量回应。

在构建提示的过程中，RAG可运用多种策略，比如简单拼接、注入式提示、汇总式提示等，确保上下文信息能被LLM有效捕捉和运用。此外，RAG还能添加一些辅助说明和注释，进一步强化提示的引导效果。

3.3 LLM响应生成

当丰富的提示输入LLM后，模型会综合分析查询内容、相关上下文知识以及自身的参数化语言理解能力，通过深度学习和推理，生成针对用户问题或需求的最终回应。

需要强调的是，由于融入了外部知识源，RAG让LLM具备了更准确、更具针对性的生成能力。LLM的回应不再局限于自身有限的训练集知识，而是基于用户特定场景和需求的相关信息进行定制化生成。这使得RAG系统的输出不仅信息详实，还与用户的具体查询高度契合，大幅提升了可解释性和可信度。

3.4 响应输出与反馈

LLM生成的回应是RAG流程的最终结果，系统会以恰当的形式呈现给用户。同时，RAG还为用户提供了便捷的反馈渠道，用户可根据实际情况对系统输出质量进行评价，这些反馈将用于不断优化RAG的检索、构建和生成策略。

总体而言，RAG将LLM与先进的语义检索、向量数据库技术巧妙结合，为LLM打通了获取外部知识的渠道。通过充分发挥专业知识库的信息价值，RAG不仅显著提高了LLM输出的准确性和针对性，更重要的是为语言模型开辟了持续学习、主动获取知识的新路径，为其最终实现通用人工智能奠定了基础。

4、RAG架构核心元素剖析

检索增强生成（RAG）架构包含多个关键组成部分，这些部分相互配合，让语言模型具备获取和运用外部知识的能力，具体情况如下：

4.1、Vector Database向量数据库

向量数据库性能优越，是RAG系统的核心基础架构。它对文档的语义向量表征进行存储，进而实现了快速且高效的相似性搜索，保证系统可以及时获取最新、最相关的信息来源。

4.2、Prompt Engineering提示工程

提示工程在RAG架构里是重要的一环。借助精心设计的指令，RAG能够让大型语言模型（LLM）把注意力集中在提供的上下文内容上，从而生成高质量、符合预期的回应。

4.3、ETL Pipeline数据管道

数据提取、转换和加载（ETL）管道的职责是处理原始数据，涵盖去重、更新插入（Upsert）等操作，并且会开展必要的转换工作，像文本分块、元数据提取等，以保证数据能以最佳格式存储到向量数据库中。

4.4、LLM大型语言模型

RAG架构能够与各类LLM模型相兼容，既包括商业闭源模型，也包括开源模型。开发者可以依据具体需求挑选合适的LLM，将其作为RAG系统的核心生成引擎。

4.5、Semantic Cache语义缓存

语义缓存（例如GPT Cache）会对LLM的历史响应进行存储，这样一来，就降低了系统的计算成本，提升了响应速度。这对于大规模应用以及对成本较为敏感的场景而言，意义格外重大。

4.6、RAG工具集

第三方RAG工具集（如LangChain、LLamaIndex、Semantic Kernel等）为RAG模型的构建和部署提供了便利条件，这些工具通常都具有良好的LLM兼容性。

4.7、评估工具和指标

评估工具和指标（如TruLens、DeepEval、LangSmith、Phoenix等）对于监控和优化RAG系统的性能起到了至关重要的作用。它们融合了多种评价指标和辅助LLM，助力全面分析系统输出的质量。

上述各个元素相互配合，构成了RAG架构的完整闭环。其中，向量数据库和语义缓存为LLM高效获取外部知识提供了途径；提示工程确保LLM能够充分运用所提供的上下文信息；ETL管道负责对原始数据进行清理和预处理，为系统提供高质量的知识来源；第三方工具集简化了RAG系统的构建与部署流程；而评估工具和指标则为系统的持续优化和改进提供了支持。

值得注意的是，RAG架构不仅让LLM拥有了获取外部知识的能力，更重要的是为其开启了持续学习和自我进化的通道。未来，随着记忆增强、元学习、自动知识库构建等前沿技术的融入，RAG有望让语言模型具备真正的主动学习能力，使其能够不断吸收新知识，持续扩充和优化内部知识库，最终打破静态知识库的局限，成为具备通用智能的学习智能体。

此外，RAG架构自身也在不断发展。越来越多的创新机制和技术正被引入进来，如多模态知识融合、上下文感知提示优化、分布式异构知识库集成、基于人类反馈的交互式学习等，这极大地拓展了RAG的应用场景和能力范围。

5、RAG优势及挑战

RAG架构为LLM提供了一种全新的知识注入和更新方式，有助于解决传统LLM存在的一些固有局限。

在传统的LLM训练过程中，模型的参数化知识是静态且固定的，一旦训练完成，就无法直接进行更新。这意味着：即便基础知识库发生改变，LLM也不能自主吸收新知识，唯一的办法是从头开始重新训练模型，这显然代价高昂、效率低下。

而RAG架构为LLM提供了一条动态获取外部知识的新途径。通过与先进的语义检索和向量数据库技术相结合，RAG使LLM在回答查询时能够直接访问最新、最相关的知识源，而无需对模型本身进行任何修改或重新训练。只要持续更新知识库，LLM的输出响应就会自动体现最新的知识状态，保持了极高的时效性和准确性。

更重要的是，RAG架构让LLM拥有了一种新的响应模式——基于源知识生成（Source-grounded Generation）。在这种模式下，LLM的回复会严格限定在提供的上下文知识范围内，这有助于降低幻觉（Hallucination）风险，提高输出的可信赖度。

这一特性不仅可应用于大型通用LLM，更有利于催生出一类特定领域的小型高效LLM。这些模型在训练时只需获取通用语言知识，而专门的领域知识则来自于RAG管道提供的动态知识源，从而实现了模型结构的精简和训练成本的降低，同时还能保持输出的高质量和专业性。

另一个显著优势是，RAG架构能够为LLM的输出响应提供清晰的源跟踪（Source Tracing）功能。也就是说，系统不仅会生成高质量的答复内容，还会同时输出促成该答复的具体知识源和证据路径。这一方面提高了系统输出的可解释性和可追溯性，有助于发现和诊断LLM可能出现的幻觉行为；另一方面，也为敏感领域的监管合规提供了坚实的技术支持，确保了知识来源的可审计性。

不过，在实际应用和未来发展过程中，这一创新技术仍然面临着一系列重大挑战亟待解决。

这些挑战涉及知识库构建、检索算法、提示工程、解释技术、隐私与安全、系统效率等多个关键领域。我们需要投入更多的研究和开发资源，持续关注并深入研究这些关键领域，以推动技术的进一步突破和创新。只有不断攻克这些挑战，才能实现技术的全面应用和发展。

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