RAG介绍

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2026-02-01 约 2400 字预计阅读 5 分钟 - 次阅读

RAG介绍

什么是RAG？

RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的人工智能技术。它的核心思想是在生成回答或内容之前，先从一个大规模的知识库中检索出相关的文档或信息片段，然后将这些检索到的信息作为上下文，引导生成模型（如大型语言模型LLM）产生更准确、更具事实依据的回答。

传统的语言模型在回答问题时，完全依赖其在训练数据中学习到的内部知识。这种方式存在两个主要问题：

知识陈旧：模型的知识是静态的，截止于其训练数据收集的时间点。对于最新的事件或信息，模型无法知晓。
事实幻觉：模型有时会“编造”看似合理但实际上是错误的答案，这种情况被称为“幻觉”（Hallucination）。

RAG技术的出现，正是为了解决这些问题。通过引入外部知识库，RAG模型可以动态地获取最新、最相关的信息，从而显著提高回答的准确性和时效性。

RAG的核心组成部分

RAG模型主要由两个核心部分组成：检索器（Retriever）和生成器（Generator）。

1. 检索器（Retriever）

检索器的任务是根据用户提出的问题或指令（Query），从庞大的知识库（如维基百科、公司内部文档、网页集合等）中快速、准确地找出最相关的信息片段。

这个过程通常包含以下步骤：

索引（Indexing）：首先，需要对知识库中的所有文档进行预处理和索引。通常会将文档分割成更小的块（Chunks），然后使用编码器（Encoder）将这些文本块转换为高维向量（Vector Embeddings），并存储在专门的向量数据库中。这个向量化的过程使得我们可以通过计算向量之间的距离来判断文本的相似度。
检索（Retrieval）：当用户输入一个查询时，查询同样会被编码成一个向量。然后，检索器会在向量数据库中搜索与查询向量最相似（例如，余弦相似度最高或欧氏距离最近）的文本块向量。这些最相似的文本块就是检索到的相关信息。

信息检索（Information Retrieval）技术在这一部分扮演着至关重要的角色。正是高效的索引和检索算法，使得RAG能够从海量数据中迅速定位到关键信息。

2. 生成器（Generator）

生成器通常是一个大型语言模型（LLM），如GPT系列模型。它的任务是接收检索器找回的相关信息，并结合原始的用户查询，生成一个流畅、连贯且内容准确的最终答复。

生成器会将用户查询和检索到的信息片段拼接在一起，形成一个增强的提示（Augmented Prompt），然后基于这个提示来生成文本。这样做的好处是，生成器不再仅仅依赖其内部存储的知识，而是可以将外部、实时的信息融入到回答中，从而：

提高事实准确性：答案基于检索到的具体文档，减少了幻觉现象。
增强答案相关性：回答内容紧密围绕用户问题和相关文档展开。
提供信息来源：由于答案来源于特定的文档，系统可以提供引用，方便用户溯源和验证。

通过这种“检索”+“生成”的协同工作模式，RAG有效地将大型语言模型强大的推理和生成能力与外部知识库的广度和实时性结合起来，极大地扩展了AI模型的应用潜力和可靠性。

知识库功能实现示例

下面我们通过一个具体的例子，来说明如何利用RAG技术构建一个基于自有文档的问答知识库。

架构设计

一个基础的RAG知识库系统主要包含两个阶段：离线索引和在线查询。

离线索引阶段：
- 文档加载与切分：首先，加载我们所有的知识文档（例如，公司的产品手册、技术文档、FAQ等）。为了便于检索，长文档会被切分成更小的、有意义的文本块（Chunks）。
- 向量化：选择一个合适的文本嵌入模型（Embedding Model），将每个文本块转换成一个高维向量。这个向量可以被认为是文本在语义空间中的坐标。
- 存入向量数据库：将所有文本块的向量及其原文存入一个向量数据库（Vector Database）中。向量数据库专门用于高效地存储和查询高维向量。
在线查询阶段：
- 用户提问：用户输入一个问题。
- 问题向量化：使用与离线索引相同的嵌入模型，将用户的问题也转换成一个向量。
- 相似度检索：在向量数据库中，计算用户问题向量与所有文本块向量之间的相似度（如余弦相似度），找出最相似的几个文本块。这些文本块就是与问题最相关的内容。
- 构建提示（Prompt）：将用户原始问题和检索到的相关文本块组合成一个增强的提示，发送给大型语言模型（LLM）。
- 生成答案：LLM根据这个包含上下文信息的提示，生成最终的、精准的答案。

伪代码示例

下面是一个简化的伪代码，展示了整个流程的核心逻辑：

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# 伪代码示例

# 1. 离线索引阶段 (通常预先执行一次)
def build_knowledge_base():
    # 加载文档
    documents = load_documents_from_folder("my_docs/")
    # 切分文档
    text_chunks = split_documents_into_chunks(documents)
    # 初始化嵌入模型和向量数据库
    embedding_model = load_embedding_model("text-embedding-ada-002")
    vector_db = initialize_vector_database()

    # 遍历所有文本块，进行向量化并存储
    for chunk in text_chunks:
        embedding = embedding_model.create_embedding(chunk)
        vector_db.insert(embedding, chunk)

    print("知识库索引构建完成！")

# 2. 在线查询与回答阶段
def get_answer_from_knowledge_base(query):
    # 初始化模型
    embedding_model = load_embedding_model("text-embedding-ada-002")
    llm = load_large_language_model("gpt-4")
    vector_db = connect_to_vector_database()

    # a. 检索 (Retrieve)
    # 将用户问题向量化
    query_embedding = embedding_model.create_embedding(query)
    # 在向量数据库中搜索最相关的K个文本块
    relevant_chunks = vector_db.search_similar(query_embedding, top_k=3)

    # b. 增强 (Augment)
    # 构建增强的提示
    prompt = f"""
    请根据以下背景信息来回答用户的问题。

    背景信息:
    ---
    {"\n---\n".join(relevant_chunks)}
    ---

    用户问题: {query}

    回答:
    """

    # c. 生成 (Generate)
    # 调用LLM生成答案
    answer = llm.generate_answer(prompt)
    return answer

# --- 主程序 ---
if __name__ == "__main__":
    # 首次运行时，需要构建知识库索引
    # build_knowledge_base()

    # 用户提问
    user_question = "RAG的检索器是如何工作的？"
    final_answer = get_answer_from_knowledge_base(user_question)

    print("问题:", user_question)
    print("回答:", final_answer)

通过以上步骤，我们就能构建一个简单的、能基于私有数据进行问答的智能知识库。这种方式不仅能让模型的回答更可靠，还能方便地通过更新文档来扩展或更新知识库，而无需重新训练昂贵的大型语言模型。