RAG 技术详解与 5 天实战路线图
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是近年来大语言模型应用领域的关键技术架构。本文将深入解析 RAG 的本质，并提供一份详细的 5 天学习路线图，帮助开发者系统性地掌握从基础原理到工程落地的全流程。
什么是 RAG？
RAG 由三个核心部分组成：
- R (Retrieval)：检索。从外部知识库中查找相关信息。
- A (Augmented)：增强。将检索到的信息作为上下文输入给模型。
- G (Generation)：生成。大语言模型基于原始查询和检索内容生成回答。
为什么需要 RAG？
直接使用预训练的大语言模型（LLM）存在以下局限性：
- 幻觉问题：模型可能编造事实，缺乏依据。
- 知识过时：模型训练数据截止于特定时间，无法获取最新信息。
- 私有数据缺失：企业或个人的私有数据未包含在公共训练集中。
通过引入 RAG 架构，我们可以利用外部数据源来增强模型的生成能力，确保回答的准确性、时效性和相关性。
5 天学习路线图
本路线图旨在引导你从理论理解逐步过渡到代码实现，最终构建可运行的 RAG 系统。
第 1 天：为 RAG 打下基础
目标：从高层次理解 RAG 架构及其关键组件。
1. RAG 概述
- 理解 RAG 在现代自然语言处理（NLP）中的地位。
- 核心思想：通过引入外部信息改进生成模型，而非单纯依赖模型内部参数记忆。
2. 关键组成部分
- 检索端：了解密集段落检索（DPR）、BM25 等算法。
- 生成端：熟悉 GPT、BART、T5 等生成架构。
- 交互机制：理解如何将检索结果转化为 Prompt 的一部分。
第 2 天：构建你自己的检索系统
目标：成功实现一个基础的检索模块。
1. 检索模型深入
- 稀疏检索：如 BM25、TF-IDF。基于词频统计，解释性强但语义匹配弱。
- 密集检索：如 DPR、ColBERT。基于向量嵌入，语义匹配能力强。
2. 检索实现示例
使用 Python 结合 faiss 进行密集检索：
import faiss
import numpy as np
# 假设 embeddings 是已生成的向量矩阵
d = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(embeddings)
# 查询向量 query_vector
k = 5
D, I = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k)
print(f"Top results: ")
