人工智能-基礎篇-18-什么是RAG(檢索增強生成：知識庫+向量化技術+大語言模型LLM整合的技術框架)

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合外部知識檢索與大語言模型（LLM）生成能力的技術框架，旨在提升生成式AI在問答、內容創作等任務中的準確性、實時性和領域適應性。

1、核心概念

大語言模型（LLM）的兩大局限性：

時效性不足：LLM的訓練數據截止于某一時間點，無法獲取最新信息（如2025年后的新事件）。
知識幻覺：當問題超出模型訓練數據范圍時，LLM可能生成虛假或過時信息。

RAG的核心目標：
解決如上LLM的兩大局限性。通過動態檢索外部知識庫，為LLM提供實時、可信的上下文，從而生成更精準的回答。

技術本質：
RAG的本質是In-Context Learning（上下文學習），即通過“檢索 + 提示詞增強”的方式，讓LLM在生成答案時參考外部知識，而非僅依賴模型內部的靜態參數知識。

2、RAG系統的核心組件

1、知識庫

存儲企業的所有文檔、FAQ、產品手冊等資料。
可以是PDF、Word文檔、網頁、數據庫記錄等多種格式。

2、嵌入模型（Embedding Model）

負責將文本內容轉換為高維向量表示。
常用的嵌入模型包括Sentence-BERT、OpenAI的text-embedding-ada-002等。

3、向量數據庫

存儲經過嵌入模型處理后的向量。
提供高效的相似度搜索功能，幫助快速找到與查詢最相關的文檔片段。
常見的向量數據庫有FAISS、Pinecone、Weaviate、Milvus等。

4、生成模型

接收檢索到的相關文檔片段作為上下文，生成最終的回答。
常用的生成模型包括T5、BART、GPT系列等。

3、工作流程

RAG的核心思想：
先從一個大型文檔集合中檢索出與輸入查詢最相關的片段或文檔，然后將這些檢索到的信息作為額外的上下文提供給一個大語言生成模型LLM。

這種方法允許生成模型不僅依賴于其訓練數據中的知識，還能利用最新的、外部的信息源來生成更準確、更有針對性的回答。

RAG的典型流程分為三個階段：

（1）檢索（Retrieve）

輸入：用戶的查詢（如“最新的AI技術進展”）。
過程：
- 將用戶輸入的查詢信息通過嵌入模型（Embedding Model）轉換為向量（語義表示）。
- 在外部知識庫（如向量數據庫）中，通過相似度計算（如余弦相似度）快速匹配最相關的文檔或段落。
具體步驟：
- 預處理階段：在系統初始化時，所有知識庫內容會被切分成小塊（chunk），并通過嵌入模型轉換為向量形式存儲在向量數據庫中。
- 實時查詢階段：用戶的輸入問題也會被轉化為向量，并與向量數據庫中的向量進行相似度比較（如余弦相似度）。然后選出最匹配的若干個文檔片段。
關鍵技術：
- 向量檢索：高效匹配語義關聯內容（如Elasticsearch、Weaviate、FAISS）。
- 多模態檢索（如RAG-Anything項目）：支持文本、圖像、表格等多類型數據的聯合檢索。

即：根據用戶的查詢，通過檢索組件，從知識庫或者文檔集中找到最相關的文檔或段落。

（2）增強（Augment）

過程：
- 將檢索到的相關文檔與用戶查詢組合成提示詞模板（Prompt Template）。
- 提示詞通常包含：用戶問題、檢索到的上下文、任務指令（如“基于以下信息回答問題”）。
目的：
為LLM提供具體且相關的背景信息，引導其生成準確答案。

即：將檢索得到的文檔或段落等內容與原始查詢一起傳遞給生成模型。

（3）生成（Generate）

過程：
- 將增強后的提示詞輸入LLM（如GPT、Llama、通義千問）。
- LLM基于提示詞中的上下文生成最終答案。
具體步驟：
- 將檢索到的相關文檔片段與原始問題一起傳遞給生成模型。
- 生成模型根據這些信息合成一段連貫的回答。
優勢：
答案既融合了LLM的推理能力，又依賴外部知識庫的實時信息，減少幻覺和過時內容。

即：生成模型結合增加的內容，產生最終的答案或響應。

4、RAG的優勢

在這里插入圖片描述

提升準確性：通過引入外部知識庫，檢索最新或特定領域的知識，確保提供的答案是最新的且準確的。。
增強靈活性：允許系統針對特定領域的最新信息進行更新，而無需重新訓練整個模型。

5、實現RAG系統的基本步驟

1、準備知識庫

收集并整理企業內部的所有文檔資料。
這些資料可以是PDF、Word、Excel、Markdown文件等形式。

2、構建向量數據庫

使用嵌入模型將知識庫中的每個文檔片段轉換為向量。
將這些向量存儲在一個向量數據庫中，以便后續進行高效檢索。

python示例：（向量存儲示例）

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss# 加載嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 準備一些示例文檔
documents = ["點擊‘忘記密碼’鏈接，輸入您的郵箱地址。","如果您忘記了密碼，請聯系客服支持。","為了安全起見，請定期更改密碼。"]# 將文檔轉換為向量
vectors = model.encode(documents)# 初始化FAISS索引
index = faiss.IndexFlatL2(vectors.shape[1])# 添加向量到向量數據庫FAISS
index.add(vectors)

3、集成檢索模塊

當用戶提問時，將問題也轉換為向量，并在向量數據庫中查找最相似的文檔片段。

python示例：（用戶查詢轉向量匹配獲取知識庫片段）

query = "如何重置密碼？"
query_vector = model.encode([query])# 在FAISS中查找最相似的文檔片段
distances, indices = index.search(query_vector, k=3)# 輸出檢索結果
for idx in indices[0]:print(f"檢索到的文檔片段: {documents[idx]}")

4、集成生成模塊

將檢索到的相關文檔片段與原始問題一起傳遞給生成模型，生成最終的回答。

python示例：（調用模型，生成輸出內容）

from transformers import pipeline# 加載生成模型
generator = pipeline('text-generation', model='facebook/bart-large-cnn')# 獲取檢索到的相關文檔片段
retrieved_docs = [documents[idx] for idx in indices[0]]# 將問題和檢索到的文檔片段拼接起來作為輸入
input_text = f"{query} \n Context: {' '.join(retrieved_docs)}"
response = generator(input_text, max_length=100)print(response[0]['generated_text'])

5、部署與優化

部署到生產環境，并根據實際使用情況進行調優，如調整檢索參數、優化生成模型等。

6、典型應用場景

1、企業問答系統

示例：員工查詢公司政策時，RAG可從內部文檔、FAQ庫中檢索最新信息并生成回答。

2、醫療輔助診斷

示例：結合醫學知識圖譜（如癥狀-疾病-藥物關系）和患者病歷，生成個性化診療建議。

3、金融風控分析

示例：通過檢索企業財報、供應鏈關系圖譜，生成風險評估報告。

4、智能客服

示例：實時檢索產品手冊和用戶歷史記錄，提供個性化問題解決方案。

5、對話系統

示例：幫助聊天機器人更好地理解和回應用戶的需求，尤其是在涉及專業術語或最新資訊的話題上。

7、技術演進與擴展

（1）經典RAG（Naive RAG）

基礎流程為“索引-檢索-生成”，適用于簡單場景。

（2）模塊化RAG（Modular RAG）

支持更復雜的檢索策略（如分塊預處理、多跳檢索）和結果優化（如去重、排序）。

（3）智能體RAG（Agentic RAG）

結合智能體架構（Agent），自動規劃檢索路徑、調用工具鏈（如數據庫查詢、API接口）。

（4）GraphRAG

引入知識圖譜（Knowledge Graph），通過實體關系網絡實現邏輯推理（如多跳問答）。例如：

問題：“哪位導演執導了湯姆·漢克斯主演且獲奧斯卡最佳影片的電影？”
推理路徑：湯姆·漢克斯 → 主演電影 → 篩選奧斯卡獲獎影片 → 獲取對應導演。

8、挑戰與未來方向

挑戰：
- 知識庫質量：低效的檢索或錯誤數據會導致生成結果偏差。
- 多模態融合：如何統一處理文本、圖像、表格等異構數據（如RAG-Anything項目）。
未來方向：
- 實時動態知識更新：結合流式數據處理（如Kafka、Flink）實現知識庫的實時同步。
- 增強推理能力：通過知識圖譜與因果推理模型提升復雜問題解決能力。