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最好的学习时间是昨天，其次是现在。我们一起来聊聊RAG！如果你已经完全掌握了RAG原理，请帮我看看我讲的和你理解的是否一致。最近，像 coze 和 dify 这样的低代码平台把 RAG 功能做得越来越亲民，但想要真正玩转它，搞清楚背后的流程可是关键，不做文档搬运工。今天，我就带你一步步拆解 RAG 系统，用最轻松的方式告诉你，它是怎么让大语言模型（LLM）变得更聪明、更贴心的。

一、RAG系统：智能问答的秘密武器

RAG 系统是什么？简单来说，它就像一个超级能干的“知识管家”：一边从海量的外部资料里翻出你需要的“干货”，一边用大语言模型的“语言魔法”把这些干货整理成清晰、自然的回答。RAG 的魅力——“检索+生成”双剑合璧，让智能问答不再是冷冰冰的机器回复，而是温暖又靠谱的对话体验。接下来，我们就来拆开 RAG 的“魔法书”，看看它到底是怎么一步步施展魔法的。

二、RAG系统的核心环节

简单来说，RAG 系统就是一种“检索+生成”的组合拳。它能从海量的外部知识中挖出有用的信息，再借助大语言模型的语言天赋，把这些信息整理成清晰、自然的回答。想象一下，它就像一个知识渊博又会讲故事的朋友，既能找到你需要的内容，还能用最舒服的方式讲给你听。

下面，我们就来拆解 RAG 系统的工作流程，看看每个环节是怎么串起来的。

1. 文本分块：把大书拆成小页

假设你有一本超级厚的书，里面全是知识，但每次查东西都要翻完整本书，太麻烦了。所以，第一步就是把这本书拆成一页一页的小块，也就是“文本分块”。

为什么要这么做呢？有三个原因：

• 文档太大不好处理：有些资料可能有几百页，直接扔进去分析，电脑也吃不消。
• 模型有长度限制：就像我们吃饭得一口一口来，嵌入模型也只能一次处理有限的文字量。
• 方便找重点：如果整本书只有一个标签，查东西时就很难精准找到相关内容。

所以，文本分块就像是给知识“切片”，让后续步骤更顺利。

2. 生成嵌入：给每页书贴上“标签”

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分好块之后，我们需要给每个文本块贴上一个特殊的“标签”，这个标签其实是一串数字，叫“嵌入向量”。生成这个向量的工具就是嵌入模型，它能把文字的意思浓缩成数字形式。

举个例子，这就像给每页书打上一个独一无二的“指纹”，通过这个指纹，我们就能快速判断这页书讲的是什么。后面找资料的时候，靠这些指纹就能快速匹配。

3. 向量数据库存储：建一个“记忆仓库”

有了这些数字指纹，我们得找个地方存起来，这就用到了向量数据库。你可以把它想象成 RAG 系统的“记忆仓库”，里面装满了所有文本块的指纹和原始内容。

这个仓库不只是个储物柜，它还能随时接收新资料，保持知识的更新。以后用户提问时，系统就会从这里翻出最相关的“记忆”来回答。向量数据库里不仅存了数字指纹，还保留了原始文本和一些附加信息，方便随时调用。

4. 用户输入查询：提问时间到！

好了，准备工作做完了，现在轮到用户上场了。用户输入一个问题，比如“RAG 系统是啥？”——这就正式开启了查询阶段。

5. 查询向量化：问题也得有“指纹”

为了找到答案，我们得把用户的问题也变成数字指纹。用的还是那个嵌入模型，这样问题和数据库里的文本块就有了“共同语言”，可以互相匹配了。

6. 检索相似块：翻出最相关的资料

接下来，系统会拿着问题的指纹，在向量数据库里找“最像”的文本块。

具体来说，它会挑出 K 个最相似的块（K 是提前设好的数量），这些块里很可能藏着问题的答案。这一步通常会用一种叫“近似最近邻搜索”的方法，速度快得像闪电。

7. 结果重排序（可选）：再精挑细选一下

有时候，为了让答案更靠谱，系统会对找出来的文本块再排个序。这就像从一堆答案里挑出最贴切的几个，通常会用更厉害的模型（比如交叉编码器）来打分排序。不过，不是所有 RAG 系统都会这么做，很多直接用上一步的相似度结果就够了。

8. 生成最终响应：答案新鲜出炉

最后，把挑好的文本块交给大语言模型。模型会根据一个模板，把用户的问题和这些资料糅合在一起，生成一个既准确又自然的回答。整个过程就像厨师炒菜，原料是检索来的知识，火候是大语言模型的语言功底，最后端上桌的就是一道美味的答案。

三、总结

看完这8个步骤，RAG 系统的全貌是不是清晰多了它通过文本分块、嵌入生成、向量存储和检索生成这几步，把外部知识和大语言模型的能力完美结合了起来。结果呢？用户不仅能得到答案，还能收获更全面、更贴心的信息。

RAG的三大杀手锏

• 知识新鲜：随时更新数据库，答案永远不过时。
• 回答靠谱：检索机制确保不胡说八道。
• 用途超广：智能客服、学习助手，哪儿都能用！

希望下次聊到智能问答，你也能拍胸脯说：“这我熟！”，你不仅会操作还能讲原理。

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