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RAG技术通过检索外部知识库增强大模型回答能力，解决模型知识时限和空间局限导致的幻觉问题。分为检索（问题向量化与知识库匹配）和生成（结合相关知识提示大模型）两阶段。相比微调，RAG成本更低且更新便捷。实现包括数据准备、索引构建、检索和生成，可通过dify等平台或langchain等框架编码实现。未来将向多模态检索和结合agent架构发展。

前言

大模型诞生之初，伴随而来的就是和AI聊天对话，但是要可以解决实际工作问题，就得用到RAG，也就是目前大模型应用普及率最高的知识问答场景。今天就讲下RAG相关的内容。

RAG的概念与背景

RAG即增强检索生成，大模型就可以生成为啥还需要增强检索增强？

我们举一个很直观的例子，你问大模型你们公司的管理制度，他知道吗？他不知道，那么就需要用到RAG，也就是你问了一个公司制度相关的问题，不是直接调用大模型回答，而且先去公司知识库检索相关内容，再把这个检索内容作为参考加上提问，让大模型参考着回答问题。

RAG的过程

RAG分为检索、生成两个阶段

1、在线检索，对用户输入进行向量化，然后比较用户输入的向量与知识库向量，计算语义相似性；同时也可以结合关键词检索，尽可能扩大召回率

2、在线生成，将召回的相关知识+用户提问，利用提示词工程调用大模型，最终输出问题的答案

说明

1）当然RAG离不开离线知识库构建，将文档切片、向量化，存储到向量数据库，文本内容也会做存储，同时标签、摘要、文件名这些元数据也可以存储，丰富检索维度。

2）向量化是个啥？简单理解就是通过向量化对文本内容做一个编码处理，这样可以方便的比较文本之间的语义相似度，也就是可以把和用户问题相关的文本内容给检索出来。

为什么需要RAG？

1、大模型的知识是有时间限度的（模型截止训练时间），也是有空间限度的（有些专业领域知识模型是没有的），这些缺失的知识，就会导致模型幻觉。这个时候，就需要借助私有知识来弥补大模型知识的不足

2、通过大模型微调也可以实现类似效果，但是微调成本很高，当基座大模型更新有更新或者私有知识有更新的情况，又面临再次微调的问题，而RAG可以随时更新知识内容

RAG的改进

由于生成阶段的输出，依赖检索阶段的结果，因此对于检索前后的优化，就是RAG优化的重点。

1、在检索前，对问题进行改写，检索后进行重排序（保证最相关的结果排最前面）

2、Agentic RAG，将RAG过程模块化，可以灵活组合，增加意图路由、问题的扩写、拆分，上下文记忆、多路召回等，复杂度更高

RAG的挑战

1、难于评估，一个是召回率，一个是生成质量

2、未来方向，目前主要是文本检索，后续还会涉及多模态检索。以及结合agent架构的RAG，比如可以在生成完成后，自我评价结果，根据情况进行改进。

RAG的实现

RAG的基础实现过程

1、数据准备与清洗，对word、pdf等文档进行解析，并选择的合适的切片策略，尽量避免不同分块语义的断裂 2、索引构建，将分块后的文本调用嵌入模型（embedding）生成向量，存入向量库，可以关联元数据（页码、作者、主题等信息，方便后续引用、多维护检索） 3、检索，最基本的是向量检索，同时也可以进行关键词检索，从而实现混合检索，检索之后还可以增加重排序 4、生成，基于提示词模板，让大模型基于参考文档、用户问题，回答用户问题，需要强调“依据参考文档无法回答，则回复不知道”，避免模型幻觉问题

RAG具体实现方式

1、dify、豆包、fastgpt、毕昇这些智能体平台，直接创建知识库，进行知识问答

2、编码实现，基于langchain、LLamaIndex等AI开发框架

langchain是一个全面的AI应用开发框架，相比较而言LLamaIndex主要是用于RAG应用开发。这里我们举一个langchain实现简单RAG过程的代码案例。

import os# hugging face镜像设置，如果国内环境无法使用启用该设置os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"from dotenv import load_dotenvfrom langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoaderfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStorefrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_deepseek import ChatDeepSeekfrom langchain_openai import ChatOpenAIload_dotenv()markdown_path = "test.md"# 加载本地markdown文件loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path)docs = loader.load()print("load ok")# 文本分块text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=100)chunks = text_splitter.split_documents(docs)print("split ok")# 中文嵌入模型embeddings = HuggingFaceEmbeddings( model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},)print("embedding ok")# 构建向量存储vectorstore = InMemoryVectorStore(embeddings)vectorstore.add_documents(chunks)print("add doc ok")# 提示词模板prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """请根据下面提供的上下文信息来回答问题。请确保你的回答完全基于这些上下文。如果上下文中没有足够的信息来回答问题，请直接告知：“抱歉，我无法根据提供的上下文找到相关信息来回答此问题。”上下文:{context}问题: {question}回答:""")# 配置大语言模型llm = ChatOpenAI( # model="deepseek-chat", model="qwen3-max-2025-09-23", temperature=0.7, max_tokens=4096, api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),)# 用户查询question = "rag的过程是什么？"# 在向量存储中查询相关文档retrieved_docs = vectorstore.similarity_search(question, k=3)docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in retrieved_docs)answer = llm.invoke(prompt.format(question=question, context=docs_content))print(answer.content)

通过以上代码，可以看到RAG的几个主要过程：

1）文档加载

2）文本分块

3）分块向量化

4）写入数据库

5）内容检索

6）利用提示词模板，调用大模型，生成回复

如上代码只是示例，真实场景中，知识库构建和问答的分开的。知识库会提前构建好，然后就可以随时问答，而不需要每次问答都需要文档加载分块向量化入库等操作。

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