什么是RAG?
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一个极其重要且流行的技术框架，它巧妙地结合了你之前问题中提到的向量化模型和普通大语言模型（LLM），解决了LLM的一些核心痛点。
一、核心概念：RAG是什么？
RAG是一种为大语言模型（LLM）提供外部知识源的技术。它的核心思想是：在让LLM回答问题之前，先从一个外部知识库中检索出相关的信息，然后将这些信息和原始问题一起“喂”给LLM，让LLM基于这些检索到的可靠信息来生成答案。
你可以把它想象成一个开卷考试：
- 没有RAG的LLM：像是闭卷考试。模型只能依靠它训练时记忆在参数里的知识来回答问题。如果问题超出了它的记忆范围，或者知识过期了，它就可能会“胡编乱造”（幻觉现象）。
- 有RAG的LLM：像是开卷考试。允许模型在答题前先去查阅指定的参考资料（公司文档、最新新闻、数据库等）。它根据这些确凿的证据来组织答案，因此回答更准确、更可靠。
二、为什么需要RAG？它解决了LLM的哪些问题？
普通LLM虽然强大，但有三个致命弱点：
- 知识滞后（Outdated Knowledge）：LLM的训练数据有截止日期（例如，GPT-4是2023年4月）。它无法知道这之后发生的事情，比如最新的新闻、价格、法律法规等。
- 幻觉（Hallucination）：当LLM遇到不确定或不知道的事情时，它可能会自信地生成一个听起来合理但完全是错误的答案。
- 无法获取私有/域特定知识（No Access to Private Data）：LLM不知道你公司内部的财务报告、产品手册、客户邮件或你的个人笔记。它无法基于这些机密或私有的信息为你服务。
RAG就是为了解决这些问题而生的。
三、RAG的工作流程是怎样的？
RAG的整个过程可以分为两个核心阶段：检索（Retrieval） 和 增强生成（Augmented Generation）。
第一阶段：检索（Retrieval）
- 知识库准备：首先，将你的外部知识源（如公司PDF、Word文档、网页、数据库等）切分成小块（例如段落或章节）。
- 向量化（Embedding）：使用向量化模型将每一个文本块转换成对应的数值向量（Embedding），并存入向量数据库中。这个过程为知识库建立了可语义搜索的索引。
第二阶段：增强生成（Augmented Generation）
- 用户提问：用户提出一个问题，例如：“我们公司最新的休假政策有什么变化？”
- 检索相关文档：
- 系统使用同一个向量化模型将用户的问题也转换成向量。
- 然后在向量数据库中搜索与这个问题向量最相似的文本块（即语义上最相关的文档片段）。
- 组合上下文：将用户原来的问题和新检索到的相关文档片段组合成一个新的、增强版的提示（Prompt），例如：
“请根据以下信息回答问题：
[检索到的相关文档片段，例如：‘根据2024年最新规定，年假天数从10天增加至15天...’]问题：我们公司最新的休假政策有什么变化？”
- 生成答案：将这个增强后的Prompt发送给大型语言模型（LLM）。LLM会基于你提供的确凿上下文来生成答案，而不是依赖它可能过时或不存在的内部记忆。
- 返回答案：LLM生成的最终答案返回给用户。例如：“根据公司2024年的最新政策，员工的年假天数已从10天增加至15天。”
四、一个简单的比喻
想象一位律师在准备一场官司：
- 没有RAG的LLM：像是一位只凭自己记忆和法律知识辩护的律师。如果案件涉及最新的判例法，他可能因为不知道而败诉。
- 有RAG的LLM：像是同一位律师，但他有一个专业的法律助理（RAG系统）。在开庭前，助理会快速检索最新的法律数据库（向量数据库），找到与本案相关的所有最新判例和条文（检索到的文档），并把它们整理好放在律师面前。
- 律师（LLM）然后基于这些最新的、准确的文件（检索到的上下文）来撰写他的辩护词（生成答案），从而大大提高了胜诉的几率。
总结
| 特性 | 传统LLM (无RAG) | RAG增强的LLM |
|---|---|---|
| 知识来源 | 训练时记忆的内部参数 | 内部参数 + 外部实时/私有知识库 |
| 准确性 | 可能产生幻觉，答案不可控 | 基于提供的证据，答案更准确、可靠 |
| 时效性 | 知识滞后，无法更新 | 知识可实时更新，只需更新外部数据库 |
| 私有数据 | 无法访问和使用 | 可以高效利用私有或域特定数据 |
| 透明度 | “黑箱”操作，不知道答案来源 | 答案可溯源，可以引用参考文档，增强信任 |
因此，RAG是目前企业级AI应用中最主流的架构之一，它让LLM变得更具实用性、可信度和安全性。
浙公网安备 33010602011771号