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在大模型落地应用中，“知识过时”“胡言乱语”“隐私泄露”等问题常常成为开发者的绊脚石。而RAG（检索增强生成）技术，正是破解这些痛点的关键框架——它将信息检索的精准性与生成式AI的创造力相结合，通过外挂外部知识库为大模型“补充弹药”，大幅提升回答的准确性、时效性与安全性。本文将从基础定义到核心流程，拆解RAG技术的关键环节，补充实用工具与避坑要点，助力小白和程序员快速上手学习。

1、RAG是什么？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），本质是一种融合传统信息检索系统与生成式大语言模型（LLM）的AI架构。与依赖模型训练时固化知识的传统生成模式不同，RAG在响应问题前，会先从预设的外部资料库中“精准检索”相关信息，再基于这些真实可信的资料生成答案，相当于给大模型配备了可实时更新的“参考书”。

作为提升大模型实用性的核心技术，RAG针对性解决了四大落地难题：

• 知识时效性难题：突破大模型训练数据的时间窗口限制，通过更新外部知识库，让大模型轻松掌握最新资讯、技术动态（如2025年后的新框架、政策文件），无需反复进行全量微调。
• 生成幻觉问题：从根源上降低答案虚构概率，每一条结论都可追溯至具体知识库来源，既适合学术、办公等严谨场景，也便于问题排查。
• 信息安全风险：采用“外挂知识库”模式替代修改模型内部训练数据，可规避企业隐私、敏感数据泄露风险，尤其适配金融、医疗等涉密场景。
• 垂直领域适配性：无需投入大量算力进行领域微调，即可快速整合法律、医疗、编程等垂直领域的专业知识，让通用大模型快速变身“行业专家”。

2、RAG核心流程

2.1 知识准备阶段

2.1.1 数据预处理

a. 文档解析

输入：原始文档（如Markdown/PDF/HTML）

操作：

• 提取纯文本（如解析Markdown标题、段落）

• 处理特殊格式（如代码块、表格、图片、视频等）

例如：

[标题] 什么是 ROMA？ [段落] ROMA 是一个全自主研发的前端开发基于自定义DSL(Jue语言)，一份代码，可在iOS、Android、Harmony、Web四端运行的跨平台解决方案。 [段落] ROMA 框架的中文名为罗码。 [标题] 今天天气 [列表项] 今天的室外温度为35°C，天气晴朗。

文档的解析过程需要考虑不同文档内容例如文本、图片、表格等场景，以及文档的语言，布局情况，可以考虑使用一些优秀的三方工具或者一些视觉模型，布局分析模型，语义理解模型来辅助解析。

b. 数据清洗与标准化处理

提升文本质量和一致性，使向量表示更准确，从而增强检索相关性和LLM回答质量；同时消除噪声和不规则格式，确保系统能正确理解和处理文档内容。包括:

• 去除特殊字符、标签、乱码、重复内容。

• 文本标准化，例如 时间、单位标准化（如“今天” → “2025-07-17”）。

• 其他处理

数据的清洗和标准化过程可以使用一些工具或NLTK、spaCy等NLP工具进行处理。

例如:

<p>ROMA框架</p> 处理： "ROMA框架" 今天的室外温度为35°C，天气晴朗。 处理： "2025-07-17 的室外温度为35°C，天气晴朗"

c. 元数据提取

关于数据的数据，用于描述和提供有关数据的附加信息。

• 文档来源：文档的出处，例如URL、文件名、数据库记录等。

• 创建时间：文档的创建或更新时间。

• 作者信息：文档的作者或编辑者。

• 文档类型：文档的类型，如新闻文章、学术论文、博客等。

元数据在RAG中也非常重要，不仅提供了额外的上下文信息，还能提升检索质量：

1. 检索增强

• 精准过滤：按时间、作者、主题等缩小搜索范围
• 相关性提升：结合向量相似度和元数据特征提高检索准确性

ii. 上下文丰富

• 来源标注：提供文档来源、作者、发布日期等信息

• 文档关系：展示文档间的层级或引用关系

iii. 常见的元数据提取方式:

• 正则/HTML/… 等解析工具，提取标题、作者、日期等

• 自然语言处理: 使用NLP技术（如命名实体识别、关键词提取）从文档内容中提取元数据，如人名、地名、组织名、关键词等

• 机器学习模型: 训练机器学习模型来自动提取元数据

• 通过调用外部API（如Google Scholar API、Wikipedia API）获取文档的元数据

例如：

complete_metadata_chunk1 = { 'file_path': '/mydocs/roma_intro.md', 'file_name': 'roma_intro.md', 'chunk_id': 0, 'section_title': '# 什么是 ROMA？', 'subsection_title': '', 'section_type': 'section', 'chunking_strategy': 3, 'content_type': 'product_description', 'main_entity': 'ROMA', 'language': 'zh-CN', 'creation_date': '2025-07-02', # 从文件系统获取 'word_count': 42 # 计算得出, 'topics': ['ROMA', '前端框架', '跨平台开发'], 'entities': { 'products': ['ROMA', 'Jue语言'], # 实体识别 'platforms': ['iOS', 'Android', 'Web'] }, }

2.1.2 内容分块(Chunking)

在RAG架构中，分块既是核心，也是挑战，它直接影响检索精度、生成质量，需要在检索精度、语境完整性和计算性能之间取得平衡。

内容分块将长文档切分成小块，可以解决向量模型的token长度限制，使RAG更精确定位相关信息，提升检索精度和计算效率。

• AutoBots(JoyAgent)功能分块：

实际RAG框架中按照文档的特性选择合适的分块策略进行分块。

• 常见的分块策略：

a. 按大小分块

按固定字符数进行分块，实现简单但可能切断语义单元。

优点：实现简单且计算开销小，块大小均匀便于管理。

缺点：可能切断语义单元，如句子或段落被分到不同块中。

例如：

第一段：# ROMA框架介绍ROMA是一个全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL(Jue语言)。 一份代码，可在iOS、Android、Harmony 第二段：、Web三端运行的跨平台解决方案。ROMA框架的中文名为罗码。

句子被截断，“一份代码，可在iOS、Android、Harmony” 和 “、Web三端运行的跨平台解决方案” 被分到不同块，影响理解。

b. 按段落分块

以段落为基本单位进行分块，保持段落完整性，但段落长度可能差异很大。

优点：尊重文档自然结构，保留完整语义单元。

缺点：段落长度差异大，可能导致块大小不均衡。

例如：

第一段：# ROMA框架介绍ROMA是一个全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL(Jue语言)。 一份代码，可在iOS、Android、Harmony、Web三端运行的跨平台解决方案。ROMA框架的中文名为罗码。 第二段：# 核心特性1. 跨平台：一套代码运行于多端2. 高性能：接近原生的性能表现3. 可扩展：丰富的插件系统

第一段包含标题和多行内容，而其他段落相对较短，可能导致检索不均衡。

c. 按语义分块

基于文本语义相似度进行动态分块，保持语义连贯性，但计算开销大。

说明：基于文本语义相似度动态调整分块边界。

优点：保持语义连贯性，能识别内容主题边界。

例如：

第一段：# ROMA框架介绍ROMA是一个全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL(Jue语言)。 一份代码，可在iOS、Android、Harmony、Web四端运行的跨平台解决方案。 第二段：ROMA框架的中文名为罗码。 ## 核心特性1. 跨平台：一套代码运行于多端

使用依赖模型质量，相同文本在不同运行中可能产生不同分块结果。

d. 分块策略总结

e. 优化方式

• 混合分块策略

结合多种分块方法的优点，如先按段落分块，再根据块大小调整，做到既保持语义完整性，又能控制块大小均匀

• 优化重叠区域

根据内容特性动态调整块之间的重叠区域大小，关键信息出现在多个块中，提高检索召回率

f. 常用的分块工具

• Lang Chain框架：提供多种分块策略，包括RecursiveCharacterTextSplitter、MarkdownTextSplitter等

• NLTK：用于基于自然语言句子的分块

• spaCy：提供语言学感知的文本分割

2.1.3 向量化

将高维文本数据压缩到低维空间，便于处理和存储。将文本转换为计算机可以理解的数值，使得计算机能够理解和处理语义信息，从而在海量数据文本中实现快速、高效的相似度计算和检索。

简单理解：通过一组数字来代表文本内容的“本质”。

例如，“ROMA是一个跨平台解决方案…”这句话可能被转换为一个384维的向量：

[块1] 什么是ROMA？ ROMA是一个全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL(Jue语言)... [ { "chunk_id": "doc1_chunk1", "text": "# 什么是 ROMA？\nROMA 是一个全自主研发的前端开发基于自定义DSL(Jue语言)，一份代码，可在iOS、Android、Harmony、Web端运行的跨平台解决方案。", "vector": [0.041, -0.018, 0.063, ..., 0.027], "metadata": { "source": "roma_introduction.md", "position": 0, "title": "ROMA框架介绍" } }, // 更多文档块... ]

• 常用的Embedding模型：

2.1.4 向量数据库入库

将生成的向量数据和元数据进行存储，同时创建索引结构来支持快速相似性搜索。

• 常用的向量数据库包括：

2.2 问答阶段

2.2.1 查询预处理

• 意图识别：使用分类模型区分问题类型（事实查询、建议、闲聊等）。

• 问题预处理：问题内容清洗和标准化，过程与前面数据预处理类似。

• 查询增强：使用知识库或LLM生成同义词（如“动态化” → “Roma”），上下文补全可以结合历史会话总结（例如用户之前问过“Roma是什么”）。

2.2.2 数据检索(召回)

a. 向量化

使用与入库前数据向量化相同的模型，将处理后的问题内容向量化。

例如：

问题: "ROMA是什么?" 处理后 { "vector": [0.052, -0.021, 0.075, ..., 0.033], "top_k": 3, "score_threshold": 0.8, "filter": {"doc_type": "技术文档"} }

b. 检索

• 相似度检索：查询向量与所存储的向量最相似(通过余弦相似度匹配)的前 top_k 个文档块。

• 关键词检索：倒排索引的传统方法,检索包含“Roma”、“优势”等精确关键词的文档。

• 混合检索：合并上面多种检索结果，效果最优。

例如：检索“ROMA是什么?”

c. 重排序(Reranking)

初步检索在精度和语义理解上的不足，通过更精细的上下文分析提升结果相关性。它能更好处理同义词替换、一词多义等语义细微差异，使最终结果准确。

• 原理：使用模型对每个检索结果计算相关性分数。

• 归一化：重排序模型原始输出分数没有固定的范围，它可能是任意实数，将结果归一化处理，将分数映射到 [0, 1] 范围内，使其更容易与向量相似度分数进行比较。

例如：

• 常用的重排序模型：

2.2.3 信息整合

格式化检索的结果，构建提示词模板，同时将搜索的内容截断或摘要长文本以适应LLM上下文窗口token。

提示词优化：

1. 限定回答范围

2. 要求标注来源

3. 设置拒绝回答规则

4. …

例如：

prompt 模板： 你是一名ROMA框架专家，请基于以下上下文回答： 参考信息: [文档1] 什么是 ROMA？ ROMA 是一个全自主研发的前端开发基于自定义DSL(Jue语言)，一份代码，可在iOS、Android、Harmony、Web四端运行的跨平台解决方案。 ROMA 框架的中文名为罗码。 [文档2] Roma介绍？ [Roma介绍](docs/guide/guide/introduction.md) 文档地址: https://roma-design.jd.com/docs/guide/guide/introduction.html 要求： 1. 分步骤说明，含代码示例 2. 标注来源文档版本 3. 如果参考信息中没有相关内容，请直接说明无法回答，不要编造信息 请基于以下参考信息回答用户的问题。如果参考信息中没有相关内容，请直接说明无法回答，不要编造信息。 用户问题: ROMA是什么？ 回答: {answer}

2.2.4 LLM生成

向LLM（如GPT-4、Claude）发送提示，获取生成结果。

• AutoBots(JoyAgent)示例：

以上，实现了最简单的RAG流程。实际的RAG过程会比上述麻烦更多，包括图片、表格等多模态内容的处理，更复杂的文本解析和预处理过程，文档格式的兼容，结构化与非结构化数据的兼容等等。

最后，展示一下RAG各阶段的优化方式：

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