RAG（检索增强生成）是一种结合外部知识库与大语言模型的技术架构。其核心流程包括知识库构建（内容解析、分片、Embedding、存储）与问答流程（问题向量化、检索、Prompt 封装、生成）。该技术能引导回答范围、补充专业知识、突破 Token 限制并支持实时更新。实现中需关注分片策略、向量数据库选型及查询优化（如重排序、混合检索）。典型案例涵盖微软 Copilot、Langchain-ChatChat 等。尽管面临检索精度与延迟挑战，RAG 仍是当前企业级 AI 应用的主流方案。
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是目前 AIGC 文本生成领域最普遍、最成熟的应用架构之一。其核心思想是将外部知识库与大语言模型（LLM）相结合，通过检索相关片段来增强模型的生成能力。
与直接让大模型基于训练数据回答不同，RAG 引入了一个前置的检索流程：
构建一个标准的 RAG 系统通常包含两个主要阶段：知识库构建与问答流程。
知识库构建是 RAG 的基础，主要包括以下四个步骤：
将非结构化数据（如 txt, html, word, excel, pdf, markdown 等）转换为纯文本。对于多模态数据（音频、图像），需先进行 ASR 或 OCR 处理。此阶段需注意清洗噪声，确保文本格式规范，以提升后续处理质量。
由于大模型有上下文长度限制，长文档需要被切分为合适的片段。常见的分片策略包括：
分片时应尽量保证每个片段独立且完整，避免关键信息被截断。
Embedding 是将文本映射为高维向量的过程。通过计算向量间的相似度（如余弦相似度），可以衡量文本之间的语义关联。
示例向量表示：
[-0.016, -0.008, -0.015, ..., -0.001]
将处理后的文本片段及其向量存储到向量数据库中。常用的向量数据库包括：
存储时建议保留元数据（如文档 ID、章节索引、来源时间），以便后续过滤和溯源。
用户提问后，系统执行以下步骤：
伪代码示例：
def rag_query(user_query, vector_db):
query_vector = embedding_model.encode(user_query)
# 检索相似片段
context_chunks = vector_db.search(query_vector, top_k=5, threshold=0.7)
# 构建 Prompt
prompt = f"基于以下知识回答问题：\n{context_chunks}\n问题：{user_query}"
# 生成回答
response = llm.generate(prompt)
return response
为了提升 RAG 系统的准确性与效率，可采用多种优化技巧：
Copilot 结合了 Bing 搜索引擎的能力，本质上是一种基于 Web 数据的 RAG 应用。它利用搜索引擎返回的结果作为上下文，由 LLM 总结生成回答。这证明了即使没有自建向量库，利用现有检索引擎也能实现 RAG 逻辑。
Coze 平台允许用户上传私有文档，自动构建专属 AI 应用。其优势在于低门槛、免费且集成度高，适合非技术人员快速搭建知识库助手。
基于 LangChain 框架开发的开源项目，支持本地化部署，保障数据安全。集成了 ChatGLM、Qwen 等开源模型，并提供知识库管理功能，适合企业级私有化落地。
早期流行的工具，允许用户上传 PDF 文件进行对话。随着主流大模型原生支持文档上传，此类独立应用面临挑战，但也反映了用户对便捷交互的需求。
作为 ChatGPT 插件，可处理 YouTube 视频链接。原理是先提取字幕，再将其作为文本输入 RAG 系统进行总结与问答，展示了 RAG 在多模态内容处理上的潜力。
尽管 RAG 已广泛应用，但仍面临诸多挑战：
未来，RAG 将与图神经网络（GraphRAG）、智能体（Agent）等技术深度融合，实现更复杂的推理与任务规划能力。同时，端侧小模型配合本地知识库将成为隐私敏感场景的重要解决方案。
RAG 技术通过引入外部知识检索，有效解决了大模型的知识时效性与专业性问题。构建高质量的 RAG 系统需要关注数据清洗、分片策略、向量检索及 Prompt 工程等多个环节。随着生态工具的完善，RAG 已成为企业落地 AI 应用的首选架构之一。
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