2. RAG 检索增强生成
Abstract |
RAG 检索增强生成教程 |
Authors |
Walter Fan |
Status |
WIP as draft |
Updated |
2026-02-07 |
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成的 AI 技术， 让大语言模型能够利用外部知识库来生成更准确、更可靠的回答。
为什么需要 RAG？
大语言模型（LLM）虽然强大，但存在以下问题：
知识截止: 训练数据有截止日期，无法获取最新信息
幻觉问题: 可能生成看似合理但实际错误的内容
领域知识: 缺乏特定领域的专业知识
数据隐私: 无法访问私有数据
RAG 通过引入外部知识库来解决这些问题：
传统 LLM:
用户问题 ──► LLM ──► 回答（可能有幻觉）
RAG:
用户问题 ──► 检索相关文档 ──► LLM + 文档 ──► 准确回答
学习目标
完成本教程后，你将能够：
理解 RAG 的核心概念和工作原理
掌握文档加载和处理技术
了解文本分块策略
使用向量嵌入表示文本
搭建和使用向量数据库
实现多种检索策略
优化 RAG 系统的 Prompt
评估 RAG 系统性能
应用高级 RAG 技术
部署生产级 RAG 系统
RAG 工作流程
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RAG 完整流程 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 离线索引阶段 │ │
│ │ │ │
│ │ 文档 ──► 分块 ──► 向量化 ──► 存入向量数据库 │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 在线查询阶段 │ │
│ │ │ │
│ │ 用户问题 ──► 向量化 ──► 检索相似文档 ──► 构建Prompt │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ LLM生成 │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 返回答案 │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
实战项目
我们将构建一个完整的知识问答系统：
📚 加载和处理多种格式的文档
🔍 实现高效的语义检索
💬 构建智能问答接口
📊 评估和优化系统性能