RAG 概览
1. 什么是检索增强生成 (RAG)？
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种先进的人工智能技术，它将大规模语言模型 (LLM) 的生成能力与外部知识库的检索能力相结合。其核心思想是在生成回答之前，先从海量文档中检索出最相关的信息片段，然后将这些信息作为上下文提供给语言模型，引导其生成更准确、更具事实性的内容。
RAG 解决了传统语言模型的两大核心痛点：
- 知识局限性 (Knowledge Cutoff)：语言模型内部的知识是静态的，止于其训练数据的截止日期。RAG 通过连接实时更新的外部知识库，赋予模型动态获取最新信息的能力。
- 幻觉 (Hallucination)：当模型缺乏所需知识时，有时会“编造”看似合理但不正确的信息。RAG 通过提供明确的、可溯源的参考依据，显著降低了内容幻觉的风险。
2. RAG 的核心组件
一个典型的 RAG 系统主要由两个阶段和三个核心组件构成：
- 检索 (Retrieval) 阶段:
- 生成 (Generation) 阶段:
- 生成器 (Generator)：一个大规模语言模型，它接收原始查询和检索到的上下文信息，并基于这些信息生成最终的自然语言回答。
3. RAG 的工作流程
RAG 的工作流程可以概括为“先检索，后生成”：
- 查询编码 (Query Encoding)：用户输入查询后，编码器将其转换为一个查询向量。
- 向量检索 (Vector Retrieval)：系统在向量索引中进行近似最近邻 (ANN) 搜索，找出与查询向量最匹配的 K 个文档片段。
- 上下文增强 (Context Augmentation)：将检索到的文档片段与原始查询整合成一个丰富的提示 (Prompt)。
- 文本生成 (Text Generation)：将该提示输入到生成器（LLM）中，模型基于提供的上下文生成最终答案。
这种机制使得模型的回答不仅基于其内部的参数化知识，还得到了外部非参数化知识库的支持。
4. RAG 的价值与应用场景
RAG 技术因其在提升模型性能和可靠性方面的巨大潜力，已成为构建企业级生成式 AI 应用的关键。
- 提升事实准确性：回答基于可验证的文档，减少凭空捏造。
- 增强可解释性：可以追溯答案来源，提供引文和参考，提升用户信任。
- 降低训练成本：无需为新知识重新训练庞大的语言模型，只需更新外部知识库。
- 实现知识动态更新：能够快速响应世界变化，提供最新信息。
典型应用场景包括：
- 企业知识库问答：构建内部“专家”，解答员工关于公司政策、产品信息、技术文档的问题。
- 客户支持自动化：提供 7x24 小时的智能客服，解答用户常见问题。
- 内容创作辅助：帮助研究人员、分析师或作者快速查找资料并生成报告草稿。
- 法规与合规查询：在复杂的法律或合规文档中快速定位相关条款。