RAG科技综述：检索增强生成的核心优势与应用 RAG（检索增强生成）通过结合信息检索与文本生成技术，实时检索外部知识库作为生成模型的上下文输入，有效解决了传统大模型的三大局限：知识时效性不足、专业领域深度欠缺和生成内容不可溯源。其核心流程分为信息预处理（构建索引库）、检索阶段（查询处理与重排序）和生成阶段（上下文组装与回答生成）。 提升RAG质量的关键在于：素材准备阶段需建立完整

RAG是什么

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成

• 是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术
• RAG技术通过实时检索相关文档或信息，并将其作为上下文输入到生成模型中，从而提高生成结果的时效性和准确性。
  

RAG的优势

• 解决知识时效性问题：大模型的训练资料通常是静态的，无法涵盖最新信息，而RAG能够检索外部知识库实时更新信息
• 减少模型幻觉：经过引入外部知识，RAG能够减少模型生成虚假或不准确内容的可能性
• 提升专业领域回答质量：RAG能够结合垂直领域的专业知识库，生成更具专业深度的回答
• 生成内容的溯源：答案是通过某一知识片段基于某一个内容生成的

RAG流程

Step1: 数据预处理，构建索引库

• 知识库构建：收集并整理文档、网页、数据库等多源数据库，构建外部知识库
• 文档分块：将文档切分为适当大小的片段（chunks），以便后续检索。分块策略需要在语义完整性与检索效率之间取得平衡
• 向量化处理：使用嵌入模型（如BGE、M3E、Chinese-Alpaca-2等）将文本块转换为向量，并存储在向量数据库中

Step2：检索