RAG
2025/8/8大约 3 分钟
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，通过动态整合外部知识库增强大模型的生成能力，解决传统生成模型的局限性。以下是其核心要点：
一、核心思想
"开卷考试"机制
RAG赋予大模型动态检索外部知识的能力，使其在回答问题时不再是依赖静态训练数据的“闭卷考试”，而是通过实时检索相关知识片段实现“开卷考试”，显著提升生成内容的准确性和可解释性。双模块协同工作
通过检索模块从海量文档中筛选相关上下文（如向量化搜索），再由生成模块结合检索结果生成最终响应，形成“检索-增强-生成”的闭环流程。
二、技术架构与流程
索引阶段
将外部知识（文本、图像、音频等）分块并向量化，构建可快速检索的索引数据库。与传统数据库不同，向量索引支持语义级相似度匹配，例如使用FAISS等工具。检索阶段
将用户查询转化为向量，从索引库中召回最相关的文档片段（如Top-K结果），并通过重排序优化相关性。增强生成阶段
将检索内容与原始查询拼接为上下文提示（Prompt），输入大模型生成最终回答。此过程可结合微调（SFT）优化模型对特定领域知识的处理能力。
三、解决的问题
- 大模型的三大缺陷
- 幻觉问题：通过引用可验证的外部知识减少虚构内容；
- 时效性不足：动态整合最新数据，避免依赖过时训练集；
- 专业性有限：引入垂直领域知识库（如医学、法律）提升专业回答质量。
四、典型应用场景
- 智能客服：快速检索产品手册、用户历史记录，生成精准回复（如电商平台咨询响应）；
- 医疗诊断：整合医学文献与病例数据，辅助医生决策；
- 法律咨询：检索法条与判例，生成法律意见书；
- 内容创作：为作者提供实时资料检索（如政策报告、统计数据）；
- 代码生成：结合API文档与开源库，生成高可用性代码（如APICoder模型）。
五、核心优势
- 动态知识更新：无需重新训练模型即可扩展知识库；
- 可解释性：标注答案来源，增强用户信任；
- 多模态支持：处理文本、图像、音频等多类型数据；
- 成本效益：相比微调（SFT），降低训练资源消耗。
六、未来发展趋势
- 与微调技术融合：结合SFT优化领域适配性，例如法律术语风格调整；
- 多模态增强：支持跨模态检索（如根据图像生成文本描述）；
- 个性化交互：基于用户历史行为动态调整检索策略；
- 实时性升级：通过流式数据处理实现秒级知识库更新。
RAG技术通过打破大模型的封闭性，正在重塑AI生成内容的范式。其核心价值在于平衡模型通用能力与领域专业性，成为企业落地AI应用的关键工具。