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现在几个大模型研发企业都提供了知识库功能，允许用户在创建 Agent 时，上传一些文档，Agent 在问答过程中会优先从知识库中提取答案，或者说会在既有回复的基础上参考知识库的内容来生成回答。

有些同学可能发现了，不少使用大模型的企业没有直接使用大模型官方提供的知识库系统，而是自建了一套知识库系统，他们为什么要这么做呢，这个知识库系统又是如何实现的呢？同时很多人经常提到的 RAG 又跟知识库有什么关系呢？

几个术语

在正式介绍之前，先介绍几个概念：

• • 自然语言：就是我们人类交流的语言文字，包括中文、英语、数字等
• • LLM：全称 Large Languare Model，大语言模型，也就是我们常说的大模型

RAG

RAG 全称是 Retrieval-Augmented Generation，中文意思是检索增强生成，它是一种通过预检索来增强大模型生成能力的技术。

当LLM需要回答一个问题或生成文本时，如果仅仅依赖它自身在训练时学到的、可能过时或不够具体的内置知识，生成的回复可能过时或者不包含最新的结果。如果我们把问题发送给大模型之前，先从一个外部知识库（如文档、数据库、网页等）中检索出与当前问题最相关的信息片段，然后将这些检索到的信息片段（作为“上下文”）连同用户的原始问题一起输入给LLM，这样让LLM就能基于这些最新的、具体的上下文信息来生成更准确、更相关、更少“幻觉”的回答，这就是 RAG 技术。

此时的 RAG 使用知识库来增强大模型生成能力。

RAG 能给大模型带来什么（等同于为什么需要知识库）

• •克服知识截止：大模型训练数据有截止日期，不知道之后发生的事情（如新闻、最新研究）。RAG 可以通过知识库补充专业领域知识和通过网页搜索补充最新信息。
• •接入专有/私有知识：模型无法访问公司内部文档、个人笔记等私有信息。RAG 可以将这些知识库整合进来。
• •提高事实准确性，减少幻觉：让模型基于检索到的可靠证据生成答案，而不是凭空捏造。
• •增强领域专业性：在特定领域（如法律、医疗、特定产品支持），使用该领域的专业文档作为知识库，提升回答的专业性。
• •提供来源引用：可以追踪答案来源于哪个文档片段，增加可信度和可验证性。

下面是一个用 RAG 增强后的大模型回复用户的流程。

搭建私有知识库系统（如何把知识库应用到大模型？）

如果是个人，或者微小企业

如果是个人，或者微小企业，认为自己的知识库数据不算太机密，那么可以直接使用各大大语言模型企业提供的配套知识库系统，把自己的文档上传到对应系统即可，大模型企业会自动把文档转成知识库向量集合。比如我们把文档上传到 Coze、元器、chatgpt 等平台。

如果是中大型企业

如果是中大型企业，知识库数据相对私密，这时就需要自建知识库系统，自行实现把文档集合分段，经过向量嵌入式模型，把所有文档转换成向量这这个过程。

同时还需要修改大模型 api 的调用逻辑，在调用 大模型 api 之前，把用户输入的文本在自建的知识库中查找，把查找后的结果连同用户原始输入同时发送到大模型，大模型的返回结果直接返回给用户。

使用LangChain（流程控制，比如上图中的检索系统） 或LlamaIndex（向量数据库的索引构建，方便快速检索） 可大幅加速 RAG 系统开发，它们封装了文档加载、分割、嵌入、检索、提示构造等流程。

向量数据库可以使用云数据库，比如Milvus/ChromaDB(开源易用) 或腾讯云 VectorDB/阿里云 OpenSearch(云服务省运维)。

问题

问：能不能把向量数据库直接替换成 ES

不能，因为ES 主要依赖词频统计和精确/模糊字符串匹配，对于语义相同，但因无共同关键词的文本，ES 可能完全检索不到。比如“如何照料喵星人”和“家猫护理技巧”

而向量库依赖语义空间中的几何关系，把“喵星人”和“家猫”通过预训练好的嵌入模型转换为向量后，它们的向量在语义空间中位置非常接近（一般是用欧式距离或者余弦距离来比较向量之间的远近或者相似度）。即使字面不同，也能被高相关性检索出来。

问：知识库的数据也未必是最新的，如何保证增强后的大模型能生成最新的内容

接入 MCP 网页搜索功能，在把问题发送给大模型之前，不仅从知识库找到关联内容，还利用网页搜索 MCP 能力找到最新的咨询信息，然后把用户原始输入、知识库查找结果和网页查找结果同时发送给大模型，这样大模型就能生成准确且实时性高的回复了。

此时的 RAG 使用知识库和MCP 网页搜索能力来增强大模型生成能力。

问：LangChain 跟 Coze/Dify 的工作流有什么区别

• • LangChain就像提供了一系列强大的预制建筑模块（砖头、钢筋、水泥配方）和建筑手册（设计模式）。它非常灵活，你可以用它盖出各种房子。LangChain是一款 LLM 编排、集成数据流和工具的框架技术，主要面向企业或者开发人员
• • Coze/Dify等平台的工作流主要面向普通用户，底层同样实现了 LLM 编排和相关数据流工具的集成，实现思路或许跟 LangChain 有相似之处，但是 Coze/Dify 提供了友好的前端交互，用户可以通过简单的拖拽节点，构建自己想要的应用。

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