检索增强生成（RAG）是一种构建 AI 应用的关键方法，通过检索外部知识库辅助大模型生成回答。本文详细解析了 RAG 的核心价值、实现流程及优化策略。内容涵盖知识库构建步骤（解析、分片、Embedding、存储）、问答流程（问题向量化、检索、Prompt 封装），并分析了微软 Copilot、Coze 等典型案例。同时探讨了 Token 限制、上下文成本等问题，介绍了混合检索、重排序等高级优化手段及评估指标，为 AI 产品落地提供技术参考。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）是目前 AIGC 文本生成最普遍、最成熟的应用方法之一。对于 AI 产品经理而言，理解 RAG 的原理与架构是构建高质量 AI 应用的基础。本文将深入解析 RAG 的核心概念、实现流程、优化策略及典型应用场景，帮助从业者掌握关键技术细节。
通俗地理解，RAG 是将外部知识库提供给大语言模型（LLM），让模型根据检索到的知识片段进行回答。这与直接上传文档给模型有所不同，RAG 强调'先检索，后生成'。其核心价值体现在三个方面：
构建基于 RAG 的大模型应用主要分为两个阶段：知识库构建与问答流程。每个环节都包含关键的技术决策点。
知识库构建包含四个关键步骤：内容解析、内容分片、Embedding 向量化、向量存储。这是 RAG 系统的基石。
将不同格式的文档（txt, html, word, excel, pdf, markdown 等）提取为纯文本。对于复杂格式（如表格、公式、代码块），需使用专门的解析库（如 PyMuPDF, Unstructured, LangChain Loaders）保持结构完整性。数据清洗至关重要，去除页眉页脚、乱码、广告噪声，确保输入质量。例如，PDF 中的多栏排版容易解析错误，需调整布局分析策略。
长文档需切分为独立的知识片段。常见策略包括：
Embedding 将文本映射为高维向量。常用模型包括 OpenAI text-embedding-ada-002、BGE-M3、Sentence-Transformers 等。维度越高，信息越丰富，但计算开销越大。例如，OpenAI 模型有 1536 个维度。向量数据库利用这些向量进行相似度计算。选择模型时需考虑语言支持（中文/英文）、领域适应性及推理速度。
将向量存入向量数据库，如 pgvector、Elasticsearch、Chroma、Milvus、Weaviate 等。存储时建议保留元数据（文档 ID、章节索引、日期、作者），以便后续过滤。索引类型选择也很关键，HNSW 适合高精度低延迟，IVF 适合大规模数据。定期重建索引可优化性能。
用户提问后，系统执行以下操作：
为提升效果，可采用以下优化手段：
为了量化 RAG 效果，建议建立评估体系：
RAG 是当前连接大模型能力与企业私有数据的关键桥梁。AI 产品经理在设计相关产品时，应充分评估数据质量、检索精度与用户体验之间的平衡，选择合适的技术栈，快速迭代验证产品价值。随着多模态技术的发展，RAG 也将逐步支持图像、音频等多种模态的数据检索，未来应用场景将更加广阔。在实际落地中，持续监控日志、收集用户反馈、优化检索策略是保持竞争力的核心。
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