RAG 技术举例

用一个具体、易懂的实例来为你详细解释 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术 是如何工作的。

🌟 什么是 RAG？

RAG 是一种结合 信息检索（Retrieval） 和 文本生成（Generation） 的 AI 技术。它能让大模型在回答问题时，先查找最新的、可靠的外部知识，再基于这些知识生成答案，从而避免“胡说八道”或使用过时信息。

🔍 简单说：RAG = “查资料 + 写答案”

🧩 实际例子：构建一个“公司内部知识问答机器人”

假设你在阿里云工作，想做一个智能助手，员工可以问：

“我们最新的《通义千问 API 使用规范》里，调用 rate limit 是多少？”

这个信息不在大模型（如我 Qwen）的训练数据中，但存在于公司内部的文档系统里。这时候就可以用 RAG。

✅ RAG 的三大核心组件

知识库（Knowledge Base）
公司内部的文档、PDF、Wiki、代码注释等。
向量数据库（Vector Database）
存储从文档中提取并编码成向量的内容片段。
大语言模型（LLM）
如通义千问（Qwen），负责生成最终回答。

✅ RAG 工作流程（四步走）

🔹 第一步：准备知识库（索引阶段）

从公司 Confluence 或内部网站获取最新文档：
- 文件名：qwen-api-guide-v3.2.pdf
- 内容节选：
  
  “自 2025 年 4 月起，Qwen API 默认 rate limit 为 每分钟 100 次请求。企业用户可申请提升至每分钟 1000 次。”

将文档切分成小段（chunk）：

chunk-001: “Qwen API 提供多种调用方式……”
chunk-002: “rate limit 默认为每分钟 100 次请求……”

使用 Embedding 模型（如 text-embedding-v2）将每个 chunk 转为向量。
存入 向量数据库（如阿里云 OpenSearch 或 Milvus）。

✅ 完成索引：系统现在“知道”这份文档的内容。

🔹 第二步：用户提问（检索阶段）

员工提问：

“通义千问 API 的 rate limit 是多少？”

系统执行：

将问题用相同的 Embedding 模型转为向量。
在向量数据库中搜索最相似的文档片段。

# 伪代码
results = vector_db.search(
    query_embedding=embed("通义千问 API rate limit"),
    top_k=1
)
# 返回：chunk-002 → “rate limit 默认为每分钟 100 次请求……”

🔹 第三步：增强生成（生成阶段）

把检索到的真实文档内容作为上下文，输入给大模型（如我 Qwen）：

【系统提示】
请根据以下信息回答问题，不要编造：

【检索到的内容】
“自 2025 年 4 月起，Qwen API 默认 rate limit 为每分钟 100 次请求。企业用户可申请提升至每分钟 1000 次。”

【用户问题】
通义千问 API 的 rate limit 是多少？

我（Qwen）看到这个上下文后，生成回答：

“根据最新的《通义千问 API 使用规范》，默认的 rate limit 是每分钟 100 次请求。企业用户可以申请提升到每分钟 1000 次。”

✅ 回答准确、有据可依！

🔹 第四步：优势体现

传统大模型	RAG 系统
可能回答训练数据中的旧规则（如“每分钟 50 次”）	返回最新文档中的真实信息
容易“幻觉”编造答案	回答基于可验证的来源
无法访问私有知识	可接入公司内部文档、数据库

🚀 RAG 的典型应用场景

场景	说明
客服机器人	查阅产品手册，准确回答客户问题
医疗问答系统	基于最新医学文献生成建议
金融投研助手	检索财报、研报后生成分析
代码助手（如通义灵码）	查找内部代码库，推荐正确用法
企业知识库搜索	员工问“年假怎么申请？”，返回 HR 政策

✅ 国内推荐技术栈（阿里云生态）

想在中国快速搭建 RAG 系统？推荐组合：

组件	推荐产品
Embedding 模型	通义千问 `text-embedding-v2`
向量数据库	阿里云 OpenSearch、Milvus
大语言模型	通义千问 Qwen（qwen-max, qwen-plus 等）
开发框架	LangChain-Chinese、LlamaIndex-CN
文档处理	阿里云 OCR + NLP 服务

✅ 总结：RAG 的核心价值

RAG 让大模型“有据可依”，从“凭记忆回答”变成“先查资料再作答”。

📌 一句话记住 RAG：

“不知道？先搜一下，再回答。”

posted @ 2025-08-20 21:53 龙陌阅读(70) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

龙陌