RAG 检索增强生成技术通过结合信息检索与大语言模型，有效解决了 AI 幻觉和知识更新问题。文章详细阐述了 RAG 的数据提取、索引、检索、生成四大核心阶段，提供了 Python 实现示例，并分析了通用问答、智能客服等应用场景。同时探讨了混合检索、重排序、上下文管理等优化技术及评估体系，为企业构建垂直领域 AI 应用提供技术参考。
RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型（LLM）的技术架构。该概念最早在 2020 年发表的论文《面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成》中提出。
大语言模型基于预训练的历史数据进行推理，这导致其在生成回答时可能引入过期的、不可预测或错误的信息，从而产生"AI 幻觉"（Hallucination）。RAG 通过利用向量相似度检索技术搜索外部文档，将相关上下文组合成 Prompt 喂给大模型，从而有效解决 AI 幻觉问题和知识更新滞后问题。
目前超过 80% 的落地应用都采用了 RAG 架构，使其成为企业级 AI 应用的核心技术之一。
构建一个完整的 RAG 系统通常经过数据提取、数据索引、检索、生成四个阶段。
核心目标是将各种结构化与非结构化数据提取出来。
这一步涉及文档切分和向量化存储。
检索过程主要包含 Query 预处理和召回两个步骤。
检索出的结果在给大模型之前，需要进行 Prompt 优化。
# 简化的 RAG 流程示例 (伪代码)
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import LlamaCpp
# 1. 初始化 Embedding 和 Vector Store
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="bge-large-zh")
vector_store = Chroma(persist_directory="./db", embedding_function=embeddings)
# 2. 用户查询
query = "如何配置企业防火墙？"
# 3. 检索相关文档
docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# 4. 构建 Prompt
context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
prompt = f"根据以下上下文回答问题：\n{context}\n问题：{query}"
# 5. 生成答案
llm = LlamaCpp(model_path="model.bin")
answer = llm(prompt)
print(answer)
根据检索到的相关信息生成准确答案，帮助员工快速获取所需信息。适用于公司规章制度、新员工入职培训、合同资料解读等场景。
结合产品资料知识库、聊天记录和用户反馈数据，自动为用户提供更精准的回答，降低人工客服压力。
利用 RAG 和 LLM 自动化文档处理流程，例如自动生成合同草案、分析报告或策略文件，节省时间和人力成本。
结合外部数据源（数据库、API、文件），为数据处理和分析提供更丰富的信息，辅助管理层决策。
建立完善的评估指标，包括：
RAG 技术通过引入外部知识库，显著提升了大语言模型在垂直领域的准确性和时效性。随着 Embedding 模型的演进和多模态技术的发展，RAG 将在企业数字化、智能客服、知识管理等场景中发挥更大作用。开发者应重点关注数据清洗质量、检索策略优化以及 Prompt 工程，以构建高质量的 RAG 应用。
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