微软 RAG 框架与 GraphRAG 技术深度解析
什么是 RAG 框架？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种将信息检索与大语言模型（LLM）相结合的技术架构。其核心目的是解决传统 LLM 在知识时效性、事实准确性以及私有数据利用方面的局限性。
为什么需要 RAG？
传统的预训练大模型（如 GPT 系列）存在以下痛点：
- 知识截止：模型参数固定，无法获取训练数据之后的新知识。
- 幻觉问题：模型可能编造看似合理但实际错误的事实。
- 私有数据隔离：企业敏感数据难以直接融入通用模型的训练过程。
RAG 通过引入外部知识库，让模型在生成回答前先检索相关文档，从而'基于事实'进行生成，显著提升了回答的准确性和可追溯性。
RAG 的核心工作原理
RAG 系统通常包含两个主要阶段：索引构建与查询生成。
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索引阶段（Indexing）：
- 将非结构化数据（如 PDF、网页、数据库记录）进行清洗和分块（Chunking）。
- 使用嵌入模型（Embedding Model）将文本块转换为向量表示。
- 将向量存储到向量数据库中（如 Milvus, Pinecone, Chroma）。
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查询阶段（Querying）：
- 检索：用户提问被转化为向量，在向量库中搜索相似度最高的 Top-K 文档片段。
- 增强：将检索到的文档片段作为上下文（Context），与用户问题拼接。
- 生成：将增强后的提示词（Prompt）发送给 LLM，生成最终答案。
# 简化的 RAG 流程伪代码示例
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
def rag_query(query):
# 1. 检索相关文档
docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# 2. 构建 Prompt
context = "\n\n".join([doc.page_content for doc in docs])
prompt = f"""基于以下信息回答问题：
{context}
问题：{query}
"""
# 3. 生成回答
response = llm.generate(prompt)
return response
