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當(dāng)AI從“生成”走向“檢索增強(qiáng)”，RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成為連接知識(shí)庫(kù)與智能交互的關(guān)鍵橋梁。它不僅是技術(shù)研究的熱點(diǎn)，更在企業(yè)應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大潛力，尤其是在銷(xiāo)售場(chǎng)景中，正在重塑客戶溝通、內(nèi)容響應(yīng)與知識(shí)調(diào)用的方式。本文將從RAG的底層原理講起，結(jié)合真實(shí)案例，深入解析其在銷(xiāo)售助手中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用路徑。

當(dāng)你問(wèn)模型一個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題，它要么給你一個(gè)看似權(quán)威實(shí)則胡編的答案，要么給你說(shuō)“可能、我猜測(cè)這塊的技術(shù)是…“ 它自己都不確定

像這種還好，起碼你知道它可能是錯(cuò)的，就怕它非常確定的說(shuō)：這個(gè)就是xx，追溯于xx，由xx所發(fā)明… 但是！都是錯(cuò)的，亂說(shuō)一通還非常篤定，這就非常容易將使用者帶跑偏。

為什么要做RAG？

幻覺(jué)的誕生

要深入理解這個(gè)問(wèn)題，我們需要澄清一個(gè)根本性的誤解：大語(yǔ)言模型并非真正”理解”它所表達(dá)的內(nèi)容，它學(xué)習(xí)的核心機(jī)制僅僅是從海量文本中提取詞匯間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)模式。

想象一下，當(dāng)我們看到一個(gè)句子時(shí)，在GPT等大語(yǔ)言模型的”視角”中，這究竟是什么？

實(shí)際上，對(duì)它而言，這不過(guò)是一串毫無(wú)溫度的數(shù)字編碼。

模型會(huì)事先構(gòu)建一個(gè)龐大的詞匯映射表，將每個(gè)詞匯轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)字標(biāo)識(shí)符。每個(gè)句子在模型眼中都是一串神秘符號(hào)的數(shù)字序列。

大模型的學(xué)習(xí)過(guò)程就是通過(guò)分析這些已知的、合理的句子所對(duì)應(yīng)的數(shù)字串，從中發(fā)現(xiàn)隱藏的內(nèi)在規(guī)律。一旦掌握了這些模式，當(dāng)給定一串?dāng)?shù)字時(shí)，它就能推算出接下來(lái)最有可能出現(xiàn)的數(shù)字是什么。

這聽(tīng)起來(lái)是有些不可思議，但這確實(shí)是當(dāng)今所有大語(yǔ)言模型運(yùn)行的根本原理：統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型

統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的本質(zhì)是：通過(guò)分析前文詞匯的分布模式，借助深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大擬合能力，在見(jiàn)識(shí)過(guò)海量數(shù)據(jù)后，計(jì)算出最有可能緊隨其后的數(shù)字編碼，也就是對(duì)應(yīng)的詞匯。

它就像我們?cè)谟檬謾C(jī)時(shí)打出一個(gè)字后輸入法會(huì)推薦下一個(gè)字，通過(guò)學(xué)習(xí)天文數(shù)字般的文本數(shù)據(jù)，精確計(jì)算出詞匯間的接續(xù)概率。

它不知道”心情”的真實(shí)含義是什么，但它清楚地知道”心情”這個(gè)詞后面通常會(huì)接”愉悅”、”低落”、”不好”等特定詞匯。我在這里刻意使用”數(shù)字串”這樣的表述，是為了說(shuō)明一個(gè)事實(shí)：

AI從未在這個(gè)真實(shí)世界中生活過(guò)，它自始至終都只是一臺(tái)根據(jù)前序數(shù)字來(lái)預(yù)測(cè)后續(xù)數(shù)字的精密機(jī)器。

這就像觀看皮影戲一樣：

舞臺(tái)后的藝人操控著各種道具，在幕布后創(chuàng)造出豐富多彩的故事世界，而觀眾看到的只是光影投射在白布上的二維輪廓。

AI就如同這樣的觀眾，它從未接觸過(guò)幕布后面的真實(shí)世界，只能通過(guò)分析這些平面影像的移動(dòng)規(guī)律來(lái)理解和模仿”劇情”的發(fā)展。它通過(guò)學(xué)習(xí)這些”影像”的規(guī)律來(lái)模擬真實(shí)世界，并產(chǎn)生看似合理的語(yǔ)言續(xù)接。

大部分情況下，這種機(jī)制運(yùn)轉(zhuǎn)良好。但當(dāng)遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中罕見(jiàn)的”影像組合”，或者語(yǔ)境發(fā)生微妙變化時(shí)，問(wèn)題就暴露出來(lái)了。

舉個(gè)??：如果你問(wèn)AI：

“請(qǐng)介紹一下孔子的《哈姆雷特》創(chuàng)作背景”

它很可能會(huì)一本正經(jīng)地開(kāi)始闡述這個(gè)根本不存在的作品。

我們都知道，《哈姆雷特》是莎士比亞的經(jīng)典悲劇，而孔子是春秋時(shí)期的中國(guó)思想家，兩者在時(shí)空上毫無(wú)關(guān)聯(lián)。

但由于AI在訓(xùn)練過(guò)程中頻繁接觸到關(guān)于”經(jīng)典文學(xué)作品創(chuàng)作背景”的討論模式，當(dāng)面對(duì)這樣的錯(cuò)誤組合時(shí)，它依然會(huì)按照既有的語(yǔ)言模式強(qiáng)行生成內(nèi)容，編織出一個(gè)看似有理有據(jù)卻完全虛假的解釋。

當(dāng)面對(duì)未知或錯(cuò)誤的概念組合時(shí)，模型依然會(huì)基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律強(qiáng)行生成內(nèi)容

這就是AI幻覺(jué)。

模型的“幻覺(jué)”問(wèn)題確實(shí)讓人頭疼——像GPT-4、Deepseek都會(huì)出現(xiàn)這樣的問(wèn)題。為什么后來(lái)大家都覺(jué)得Deepseek不好用了，就是因?yàn)榕K數(shù)據(jù)太多了，各種幻覺(jué)問(wèn)題頻出…

模型越大，參數(shù)越多，我們?cè)诫y控制它的輸出是否準(zhǔn)確。

那如果讓模型查資料再回答，會(huì)不會(huì)就不亂說(shuō)了？就像我們讀書(shū)時(shí)考試，開(kāi)卷總比閉卷穩(wěn)妥吧？所以，RAG就是干這個(gè)的。

舉個(gè)??，RAG讓LLM在回答問(wèn)題前先去“翻書(shū)”，從外部知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)信息，再結(jié)合這些信息來(lái)生成答案。這就好比給模型配備了一個(gè)隨身圖書(shū)館，遇到不懂的問(wèn)題先查資料再作答，大大降低了“幻覺(jué)”的概率，但注意僅僅是降低，而不是解決，這個(gè)很重要。

那RAG到底是怎么工作的？它背后有哪些關(guān)鍵技術(shù)？實(shí)際應(yīng)用中效果如何？又有哪些挑戰(zhàn)和未來(lái)方向呢？

RAG是什么？

檢索增強(qiáng)生成，讓AI在回答問(wèn)題之前先檢索相關(guān)知識(shí)，再根據(jù)知識(shí)生成答案。

它是一種將信息檢索和LLM相結(jié)合的新范式。就是給大模型接上一個(gè)外部“大腦”——知識(shí)庫(kù)，當(dāng)模型被問(wèn)到問(wèn)題時(shí)，先讓它去知識(shí)庫(kù)中“查資料”，找到相關(guān)的片段，然后再基于這些資料給出回答。

任何新技術(shù)的出現(xiàn)都不是憑空的，RAG也有自己的“前身”和演進(jìn)過(guò)程。

早期探索

在RAG概念正式提出之前，開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)（ODQA）可以說(shuō)是RAG的雛形。

比如IBM Watson系統(tǒng)，都是采用“檢索+閱讀”的兩階段流水線：

• 先通過(guò)搜索引擎從海量文檔中檢索出相關(guān)段落
• 再用閱讀理解模型從中抽取或生成答案

這種“先檢索、后生成”的模式已經(jīng)體現(xiàn)了RAG技術(shù)的核心邏輯。不過(guò)早期系統(tǒng)也有局限，比如檢索和生成是分開(kāi)訓(xùn)練的，彼此無(wú)法交流，檢索質(zhì)量不高時(shí)生成也會(huì)跟著錯(cuò)。這些問(wèn)題促使后來(lái)的研究者去改進(jìn)。

技術(shù)突破

2017年Transformer架構(gòu)橫空出世，可謂是NLP領(lǐng)域的革命。

Transformer的自注意力機(jī)制讓模型能夠理解上下文，生成高質(zhì)量的詞向量表示。這直接推動(dòng)了檢索技術(shù)從傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配（稀疏檢索）轉(zhuǎn)向語(yǔ)義檢索（密集檢索）。

舉個(gè)??，以前搜“汽車(chē)”只能找到帶“汽車(chē)”這個(gè)詞的文檔，而語(yǔ)義檢索能理解“汽車(chē)”和“車(chē)輛”是一回事，即使文檔里沒(méi)有“汽車(chē)”這個(gè)詞，只要意思相關(guān)也能找到。

這大大提升了檢索的相關(guān)性。當(dāng)強(qiáng)大的生成模型（如GPT）遇到了智能的檢索模型，RAG的誕生就水到渠成了。

RAG正式提出

2020年，F(xiàn)acebook AI（現(xiàn)Meta AI）的研究者Lewis等人發(fā)表了論文：

《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》

正式提出并命名了RAG框架。

這篇論文的核心貢獻(xiàn)是提出了一個(gè)統(tǒng)一的端到端訓(xùn)練方法，把預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)化記憶和外部知識(shí)庫(kù)的非參數(shù)化記憶結(jié)合在一起。

舉個(gè)??，就是讓模型在訓(xùn)練時(shí)同時(shí)學(xué)習(xí)“檢索”和“生成”兩件事，而不是分開(kāi)處理。這樣檢索器和生成器可以互相配合，一起優(yōu)化。

RAG框架的提出標(biāo)志著知識(shí)密集型NLP任務(wù)的一個(gè)新范式誕生。至此RAG的架構(gòu)又有了很多不同方向的演變。比如：

• 高級(jí)RAG在傳統(tǒng)流程基礎(chǔ)上增加了查詢改寫(xiě)、結(jié)果重排序等步驟來(lái)提升效果；
• 模塊化RAG將系統(tǒng)拆分為檢索、推理、記憶、生成等獨(dú)立模塊，更靈活可擴(kuò)展。
• Agent式RAG，讓模型像代理一樣自主決定何時(shí)檢索、檢索什么，甚至多輪檢索逐步逼近答案。
• 多模態(tài)RAG也開(kāi)始出現(xiàn)，讓模型不僅能檢索文本，還能檢索圖像、表格等不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)。

我們正從一味追求“更大的模型”，轉(zhuǎn)向構(gòu)建“更聰明、更高效的混合系統(tǒng)”！

RAG標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)和流程

RAG系統(tǒng)的基本架構(gòu)可以分為兩大階段：離線索引階段和在線推理階段。

離線階段負(fù)責(zé)準(zhǔn)備知識(shí)庫(kù)，在線階段則是用戶提問(wèn)時(shí)實(shí)時(shí)檢索并生成答案。

1. 離線索引階段：知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

離線索引階段是在用戶提問(wèn)之前，就是在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)節(jié)。

將海量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)高效可搜索的知識(shí)塊索引，可以叫Chunk，也可以叫做小塊。就是將投喂的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化&非結(jié)構(gòu)化）分割成一個(gè)一個(gè)小體量

這一階段通常包括以下幾個(gè)步驟：

1. 數(shù)據(jù)收集：從各種數(shù)據(jù)源獲取原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源可以是文件系統(tǒng)里的文檔、數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄，或者通過(guò)API抓取的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等等。比如在電商場(chǎng)景中，我們可能加載產(chǎn)品手冊(cè)、FAQ文檔、銷(xiāo)售話術(shù)、客戶溝通記錄等作為知識(shí)來(lái)源。
2. 數(shù)據(jù)分塊：將長(zhǎng)文檔切割成較小的、語(yǔ)義相對(duì)完整的文本片段（chunk）。為什么要分塊呢？因?yàn)橐环矫妫竽Ｐ偷纳舷挛拇翱谟邢?，太長(zhǎng)的文本塞不進(jìn)去；另一方面，小塊文本主題更集中，檢索起來(lái)更精準(zhǔn)。例如一本100頁(yè)的產(chǎn)品手冊(cè)，可以按章節(jié)或段落拆成若干段。不過(guò)分塊也要注意別把一句話腰斬，否則會(huì)影響后續(xù)理解。
3. 向量化嵌入：使用EmbeddingModel將每個(gè)文本塊轉(zhuǎn)換成向量表示。嵌入模型就好比一個(gè)“翻譯官”，把人類(lèi)的語(yǔ)言翻譯成機(jī)器能理解的數(shù)學(xué)向量。這樣一來(lái)，意思相近的文本在向量空間中會(huì)離得很近，方便后續(xù)計(jì)算相似度。業(yè)界有很多成熟的嵌入模型可以選擇，比如OpenAI的text-embedding-ada-002、Sentence-BERT模型，或者NVIDIA的多語(yǔ)言嵌入模型等。需要注意的是，索引文檔和編碼查詢必須使用同一個(gè)嵌入模型，這樣才能保證查詢和文檔在同一個(gè)語(yǔ)義空間中比較。
4. 向量存儲(chǔ)：將生成的文本向量及其對(duì)應(yīng)的原始文本一起存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，并建立索引。向量數(shù)據(jù)庫(kù)是專(zhuān)門(mén)為存儲(chǔ)和快速查詢高維向量而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，支持ANN。舉個(gè)例子：如果我們有上百萬(wàn)段文本向量，要找到和用戶問(wèn)題最相似的那幾個(gè)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以在毫秒級(jí)完成，而不用傻乎乎地逐一比對(duì)每一個(gè)向量。常見(jiàn)的開(kāi)源向量庫(kù)有Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate等。通過(guò)這一步，我們就建立好了一個(gè)知識(shí)庫(kù)索引：它就像圖書(shū)館的目錄卡，記錄了每本書(shū)的位置，只不過(guò)這里的“目錄”是向量形式的，可以按語(yǔ)義快速查找。

經(jīng)過(guò)離線階段的處理，你可以理解這批數(shù)據(jù)就變成了隨時(shí)待命的知識(shí)庫(kù)。當(dāng)用戶提問(wèn)時(shí)，系統(tǒng)就能在這個(gè)知識(shí)庫(kù)里快速檢索答案。

2. 在線推理階段：檢索與生成

在線推理階段是當(dāng)用戶提交查詢時(shí)，會(huì)先在知識(shí)庫(kù)中找到相關(guān)知識(shí)，并生成準(zhǔn)確的回答。

這個(gè)階段也可以進(jìn)一步細(xì)分為三個(gè)關(guān)鍵步驟：

1. 檢索：系統(tǒng)接收到用戶的問(wèn)題后，首先將問(wèn)題用與索引時(shí)相同的嵌入模型轉(zhuǎn)換成向量。然后利用這個(gè)查詢向量在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行相似性搜索，找出與問(wèn)題語(yǔ)義最相關(guān)的Top-{K}個(gè)文本塊。舉個(gè)例子，用戶問(wèn)這款手機(jī)有防水功能嗎？，系統(tǒng)會(huì)在知識(shí)庫(kù)中找到和“手機(jī)防水”意思最相關(guān)的幾個(gè)段落，比如產(chǎn)品規(guī)格里關(guān)于防水等級(jí)的說(shuō)明、常見(jiàn)問(wèn)題里的相關(guān)解答等。這一步相當(dāng)于讓AI去知識(shí)庫(kù)中“翻書(shū)”，把可能有用的資料找出來(lái)。
2. Query增強(qiáng)：將檢索到的K個(gè)文本塊作為上下文信息，與用戶的原始問(wèn)題拼接在一起，形成一個(gè)增強(qiáng)提示。把問(wèn)題和找到的資料一起喂給大模型看。例如，提示可能是這樣的：用戶問(wèn)：‘這款手機(jī)有防水功能嗎？’已知信息：‘[段落1]…[段落2]…’根據(jù)以上信息，請(qǐng)回答用戶的問(wèn)題。通過(guò)這種方式，模型在回答時(shí)就能看到相關(guān)資料，而不再是“兩眼一抹黑”地憑空作答。
3. 生成：將增強(qiáng)提示輸入大型語(yǔ)言模型（LLM），讓模型基于自身的語(yǔ)言能力和提供的上下文信息，生成最終的回答。模型會(huì)仔細(xì)閱讀用戶的問(wèn)題和提供的資料，然后組織語(yǔ)言給出一個(gè)人類(lèi)可讀且有事實(shí)依據(jù)的答案。比如上面的例子，模型可能回答：這款手機(jī)支持IP68級(jí)防水防塵，可在1.5米深水中浸泡30分鐘。這個(gè)答案顯然是從知識(shí)庫(kù)資料中來(lái)的，而不是模型自己瞎編的。

以上就是RAG在線推理的完整流程：檢索 → 增強(qiáng) → 生成。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先搜后答。

通過(guò)這個(gè)流程，用戶的問(wèn)題最終被轉(zhuǎn)化為一個(gè)有根有據(jù)的答復(fù)。

需要強(qiáng)調(diào)的是，RAG系統(tǒng)的效果取決于各個(gè)環(huán)節(jié)的緊密配合。正如有句話所說(shuō)：“RAG的性能如同一條環(huán)環(huán)相扣的鏈條，其最終強(qiáng)度取決于最薄弱的一環(huán)?！蹦呐履阌昧俗钆５拇竽Ｐ?，如果檢索器找錯(cuò)了資料，模型也會(huì)給出錯(cuò)誤答案；反過(guò)來(lái)，檢索器找到了正確資料，但如果分塊時(shí)把關(guān)鍵信息截?cái)嗔?，模型也無(wú)從獲取。所以，構(gòu)建一個(gè)高性能的RAG系統(tǒng)，需要從數(shù)據(jù)預(yù)處理、索引構(gòu)建到模型生成每一步都精心打磨，任何一個(gè)環(huán)節(jié)掉鏈子都會(huì)影響最終結(jié)果。

了解了RAG的工作原理后，我們?cè)倏纯碦AG系統(tǒng)通常由哪些核心組件構(gòu)成，以及每個(gè)組件扮演什么角色。

3. RAG的核心組件

一個(gè)完整的RAG系統(tǒng)由多個(gè)模塊協(xié)同工作，主要包括以下幾個(gè)核心組件：

• 數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)的來(lái)源。RAG可以接入多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，既包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如PDF、Word文檔、網(wǎng)頁(yè)、純文本等），也包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)表格、知識(shí)圖譜），甚至半結(jié)構(gòu)化或多模態(tài)數(shù)據(jù)（如包含圖片、表格的混合文檔，或者獨(dú)立的圖像、音頻等）。不同的數(shù)據(jù)源需要不同的處理方式，比如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能需要用Text-to-SQL等技術(shù)將其納入檢索，多模態(tài)數(shù)據(jù)需要用多模態(tài)模型處理?？偟膩?lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)源決定了RAG系統(tǒng)“知道”哪些知識(shí)。
• 數(shù)據(jù)加載與分塊模塊：負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理。它首先讀取原始數(shù)據(jù)（比如解析PDF、爬取網(wǎng)頁(yè)），然后將長(zhǎng)文檔切分成合適大小的文本塊。分塊策略很重要：塊太小可能丟失上下文，塊太大又影響檢索效率和模型輸入長(zhǎng)度。理想的分塊是讓每個(gè)塊包含一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的語(yǔ)義單元，例如一個(gè)段落、一節(jié)內(nèi)容等。此外，這個(gè)模塊還可能對(duì)文本進(jìn)行清洗（去除亂碼、噪音）和標(biāo)準(zhǔn)化處理，為后續(xù)步驟做好準(zhǔn)備。
• 嵌入模型：將文本轉(zhuǎn)換為向量。嵌入模型的選擇會(huì)直接影響檢索的準(zhǔn)確性。目前常用的嵌入模型大都是基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型，能夠生成高質(zhì)量的語(yǔ)義向量表示。例如，OpenAI提供的text-embedding-ada-002模型在英文和多種其他語(yǔ)言上都表現(xiàn)很好，而像sentence-transformers這樣的開(kāi)源庫(kù)也提供了多語(yǔ)言的嵌入模型。嵌入模型的一個(gè)關(guān)鍵要求是一致性：無(wú)論是索引文檔還是編碼用戶查詢，都必須使用相同的模型，這樣向量空間才有可比性。
• 向量數(shù)據(jù)庫(kù)：用于存儲(chǔ)向量索引并執(zhí)行快速檢索。向量數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它的核心功能是在高維向量空間中進(jìn)行ANN。當(dāng)我們有海量向量時(shí)，直接計(jì)算每個(gè)向量與查詢的距離會(huì)非常慢，而向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)建立特殊的索引結(jié)構(gòu)（如樹(shù)結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)），可以在亞線性時(shí)間內(nèi)找到最相似的向量。例如，在擁有數(shù)百萬(wàn)文檔向量的系統(tǒng)中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以在幾十毫秒內(nèi)返回最相關(guān)的幾個(gè)結(jié)果，從而保證RAG系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。目前業(yè)界有多種向量數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，包括開(kāi)源的（如Milvus、FAISS、Elasticsearch向量搜索）和云服務(wù)（如Pinecone、Redisearch等）。選擇合適的向量庫(kù)并根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模調(diào)整參數(shù)，是RAG系統(tǒng)工程中的重要一環(huán)。
• 大型語(yǔ)言模型（LLM）：通常我們會(huì)選擇一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型作為生成器，如OpenAI的GPT-3.5/GPT-4、Anthropic的Claude，或者開(kāi)源的LLaMA系列模型等。LLM的作用是在接收到增強(qiáng)提示后，利用自身的語(yǔ)言理解和生成能力，把檢索到的信息整合成通順的回答。一個(gè)好的LLM應(yīng)該既善于理解上下文（能夠從提供的資料中提煉關(guān)鍵信息），又善于表達(dá)（生成自然流暢、符合人類(lèi)語(yǔ)言習(xí)慣的答案）。需要注意的是，LLM本身并不存儲(chǔ)額外的知識(shí)，它主要依賴提示中提供的信息來(lái)作答，這正是RAG設(shè)計(jì)的初衷——讓模型做它擅長(zhǎng)的語(yǔ)言處理，而把知識(shí)部分交給外部知識(shí)庫(kù)來(lái)提供。
• 提示構(gòu)造與后處理模塊：這部分雖然在上面的流程中沒(méi)有單獨(dú)列出，但實(shí)際很重要。它負(fù)責(zé)將檢索結(jié)果和問(wèn)題組合成合適的提示格式，并在模型生成后對(duì)答案進(jìn)行必要的處理。例如，提示構(gòu)造需要考慮如何組織資料和問(wèn)題，使模型容易理解（可能需要加入一些指令，如“根據(jù)以下資料回答問(wèn)題”）。后處理可能包括對(duì)答案進(jìn)行格式美化、過(guò)濾掉不必要的內(nèi)容，或者在答案中引用資料來(lái)源以增加可信度（有些RAG系統(tǒng)會(huì)在回答末尾附上信息出處）。

以上組件各司其職，又相互配合，共同構(gòu)成了RAG系統(tǒng)。數(shù)據(jù)源和向量庫(kù)就像一個(gè)大型圖書(shū)館，嵌入模型是圖書(shū)管理員，根據(jù)語(yǔ)義給每本書(shū)貼上“坐標(biāo)標(biāo)簽”，檢索模塊則是讀者的助手，能根據(jù)讀者提問(wèn)快速找到相關(guān)的幾本書(shū)，而LLM就像一位博學(xué)的解說(shuō)員，拿到書(shū)后為讀者講解其中的內(nèi)容。這一切協(xié)同運(yùn)作，才能產(chǎn)生我們最終看到的準(zhǔn)確回答。

我們通過(guò)一個(gè)實(shí)際案例，看看RAG是如何在電商售前場(chǎng)景中落地應(yīng)用的，以及它帶來(lái)了哪些價(jià)值。

RAG在電商售前場(chǎng)景的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用案例

我們以電商售前場(chǎng)景為例，介紹一個(gè)AI銷(xiāo)售助手的項(xiàng)目。看一下如何利用RAG技術(shù)，幫助電商公司的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)更好地與客戶溝通，提高銷(xiāo)售效率和成交率。

場(chǎng)景背景

某大型電商公司的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)每天要面對(duì)大量客戶咨詢，內(nèi)容涉及產(chǎn)品功能、價(jià)格、物流、售后等方方面面。銷(xiāo)售人員經(jīng)常需要在公司內(nèi)部的產(chǎn)品手冊(cè)、FAQ文檔、歷史聊天記錄中查找信息來(lái)回答客戶。不僅耗時(shí)，而且容易出現(xiàn)信息不一致或遺漏的情況。

新入職的銷(xiāo)售對(duì)產(chǎn)品不熟悉，回答客戶問(wèn)題時(shí)信心不足，影響客戶體驗(yàn)。公司希望引入AI助手來(lái)自動(dòng)回答客戶提問(wèn)、生成銷(xiāo)售話術(shù)，從而減輕銷(xiāo)售負(fù)擔(dān)、提升客戶滿意度。

RAG方案設(shè)計(jì)

針對(duì)背景&痛點(diǎn)，我們要做一個(gè)AI銷(xiāo)售助手。方案的大體思路是：將公司的產(chǎn)品知識(shí)、銷(xiāo)售話術(shù)等建立知識(shí)庫(kù)，當(dāng)客戶提問(wèn)時(shí)，AI助手先檢索知識(shí)庫(kù)找到相關(guān)答案片段，再結(jié)合這些片段生成自然語(yǔ)言回復(fù)。這樣，AI就能像資深銷(xiāo)售一樣，對(duì)答如流地解答客戶疑問(wèn)。

知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

首先，團(tuán)隊(duì)整理了豐富的知識(shí)來(lái)源，包括公司內(nèi)部文檔和資料、CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售過(guò)程數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)和外部數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理流程，包括采集、清洗、結(jié)構(gòu)化、存儲(chǔ)和更新等，最終構(gòu)建成一個(gè)全面且準(zhǔn)確的銷(xiāo)售知識(shí)庫(kù)。

在收集環(huán)節(jié)，手機(jī)了公司所有產(chǎn)品的詳細(xì)資料（規(guī)格、功能、賣(mài)點(diǎn)等）、常見(jiàn)問(wèn)題解答（FAQ）、銷(xiāo)售話術(shù)模板、成功案例、合同樣本等，作為知識(shí)庫(kù)的核心內(nèi)容。

同時(shí)，還接入了公司的CRM系統(tǒng)，獲取客戶的基本信息、歷史溝通記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄等數(shù)據(jù)。這樣AI助手在與客戶對(duì)話時(shí)，可以了解客戶的背景（比如是否老客戶、之前問(wèn)過(guò)什么問(wèn)題），從而提供更貼心的回答。

還有就是銷(xiāo)售日常工作中的郵件往來(lái)、日程安排、聊天記錄等也被納入數(shù)據(jù)來(lái)源，因?yàn)檫@些能反映客戶需求和關(guān)注點(diǎn)。

也可以引入了一些外部數(shù)據(jù)，如行業(yè)報(bào)告、競(jìng)品信息、社交媒體上關(guān)于客戶的輿情等，以便AI掌握更全面的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。

所有這些數(shù)據(jù)通過(guò)ETL和數(shù)據(jù)清洗流程整合到一起，構(gòu)建出一個(gè)銷(xiāo)售知識(shí)庫(kù)。

知識(shí)庫(kù)采用知識(shí)圖譜+向量數(shù)據(jù)庫(kù)的方式存儲(chǔ)：既用知識(shí)圖譜把產(chǎn)品、客戶、問(wèn)題等概念及其關(guān)系表示出來(lái)，方便復(fù)雜查詢推理，又用向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)文本片段的向量表示，用于語(yǔ)義檢索。

檢索機(jī)制

在檢索環(huán)節(jié)，系統(tǒng)采用混合檢索策略來(lái)提高準(zhǔn)確性。

首先，對(duì)于用戶的問(wèn)題，先通過(guò)關(guān)鍵詞匹配（例如基于倒排索引的BM25算法）進(jìn)行初步篩選，快速縮小范圍。

比如客戶問(wèn)這款手機(jī)有什么顏色？，關(guān)鍵詞檢索會(huì)先找到包含“手機(jī)”“顏色”等詞的文檔段落。

然后，再在這些候選段落中，使用向量語(yǔ)義檢索（如Sentence-BERT或OpenAI Embeddings模型）計(jì)算語(yǔ)義相似度，找到意思最相關(guān)的片段。

這樣做的好處是兼顧召回率和準(zhǔn)確率：關(guān)鍵詞檢索保證了包含明確術(shù)語(yǔ)的文檔不會(huì)漏掉，向量檢索則補(bǔ)充了那些關(guān)鍵詞不同但語(yǔ)義相關(guān)的內(nèi)容。

并且可以采用Re-ranking。先由向量檢索返回Top-{K}個(gè)候選片段，然后用Rerank模型對(duì)這些片段進(jìn)行二次打分排序，會(huì)讓排序結(jié)果更準(zhǔn)確。

你可以理解為T(mén)op-{K}這一步更像是簡(jiǎn)歷初篩，Rerank是面試。

生成與響應(yīng)

有了檢索到的相關(guān)知識(shí)片段，接下來(lái)由生成模型來(lái)組裝答案。

選擇一個(gè)LLM作為生成引擎，并結(jié)合PE來(lái)引導(dǎo)模型輸出。

提示模板通常包括：

指令（告訴模型要回答客戶的問(wèn)題）

上下文知識(shí)（檢索到的資料片段）

客戶的問(wèn)題（例如：請(qǐng)根據(jù)以下產(chǎn)品說(shuō)明回答客戶的問(wèn)題。產(chǎn)品說(shuō)明：‘[資料片段]’?？蛻魡?wèn)題：‘[問(wèn)題]’）

模型收到提示后，會(huì)將客戶的問(wèn)題與資料片段結(jié)合起來(lái)理解，然后生成一個(gè)自然流暢的回答。

生成過(guò)程中，可以進(jìn)行策略優(yōu)化：比如控制回答的語(yǔ)氣和風(fēng)格，使其禮貌專(zhuān)業(yè)且易于理解，避免使用生硬的機(jī)器語(yǔ)氣或過(guò)于技術(shù)化的術(shù)語(yǔ)；

又如根據(jù)客戶的身份和對(duì)話歷史進(jìn)行個(gè)性化回答，如果知道客戶是老用戶，可以在回答中提及他之前購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品以示關(guān)注。

模型生成回答后，系統(tǒng)還會(huì)對(duì)輸出進(jìn)行校驗(yàn)和過(guò)濾：檢查是否遺漏了資料中的關(guān)鍵信息、是否出現(xiàn)不當(dāng)言論，或者有沒(méi)有泄露公司機(jī)密。如果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題（比如模型生成了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)），系統(tǒng)會(huì)讓模型根據(jù)知識(shí)庫(kù)再生成一次，或者直接從資料中提取正確數(shù)據(jù)插入回答。

訓(xùn)練了一個(gè)小型判別模型，給生成的回答打分，分?jǐn)?shù)過(guò)低的就要求模型重寫(xiě)。通過(guò)多輪校驗(yàn)，確保最終回復(fù)給客戶的內(nèi)容準(zhǔn)確無(wú)誤、語(yǔ)氣恰當(dāng)、符合公司規(guī)范。

交互流程

AI銷(xiāo)售助手可以嵌入到多種渠道中與客戶交互，例如公司官網(wǎng)的在線客服聊天窗口、企業(yè)微信/釘釘?shù)菼M工具中的機(jī)器人，或者作為銷(xiāo)售的側(cè)邊欄助手。

當(dāng)客戶發(fā)送一條消息過(guò)來(lái)，系統(tǒng)后臺(tái)立刻觸發(fā)上述RAG流程：

先檢索知識(shí)庫(kù)找到答案，再生成回復(fù)，最后將回答呈現(xiàn)給客戶。

整個(gè)過(guò)程通常在幾秒內(nèi)完成，客戶幾乎感覺(jué)不到延遲。

如果客戶的問(wèn)題比較復(fù)雜，AI助手還能通過(guò)多輪對(duì)話逐步澄清需求。

例如客戶問(wèn)我想給父母買(mǎi)手機(jī)，有什么推薦？

AI可能先詢問(wèn)您父母主要用手機(jī)做什么？預(yù)算大概多少？

待客戶回答后，再檢索符合條件的產(chǎn)品資料進(jìn)行推薦。

這種對(duì)話管理能力由系統(tǒng)的對(duì)話狀態(tài)跟蹤模塊實(shí)現(xiàn)，它可以記住多輪對(duì)話的上下文，確保AI的回復(fù)連貫，且有針對(duì)性。

結(jié)語(yǔ)

回顧全文，我們從大模型的“幻覺(jué)”問(wèn)題引出了RAG，介紹了RAG的概念和由來(lái)，剖析了它的系統(tǒng)架構(gòu)和工作流程，并通過(guò)電商售前的案例見(jiàn)證了RAG的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值。

可以看到，RAG為解決AI的知識(shí)瓶頸和可靠性問(wèn)題確確實(shí)實(shí)是提供了一條切實(shí)可行的路徑。

但RAG就一定是最好的選擇么？并不是。有的場(chǎng)景可以用RAG，但是有的場(chǎng)景反而用微調(diào)會(huì)更合適。主要還是看場(chǎng)景。

我們正從一味追求更大的模型，轉(zhuǎn)向構(gòu)建更聰明的系統(tǒng)。RAG是這個(gè)轉(zhuǎn)變的縮影——它沒(méi)有試圖讓模型記住全世界的知識(shí)，而是教會(huì)模型如何去利用外部的知識(shí)。

既提升了性能，又降低了成本，還增強(qiáng)了可控性和可解釋性。

面向未來(lái)的話，，隨著Agent技術(shù)、多模態(tài)技術(shù)的融入，RAG系統(tǒng)架構(gòu)其實(shí)是有很多不同類(lèi)型的。這里就不再展開(kāi)講了，可以去探索一下Agentic RAG、多模RAG以及知識(shí)圖譜的RAG。其實(shí)不能說(shuō)哪個(gè)更好，還是要和具體業(yè)務(wù)做結(jié)合。