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你可能聽過(guò)RAG，但你真的知道它如何影響AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)嗎？從原理到應(yīng)用，從技術(shù)到產(chǎn)品思維，這篇文章將帶你快速掌握RAG的核心邏輯，為你的AI產(chǎn)品打下堅(jiān)實(shí)的認(rèn)知基礎(chǔ)。

1. 什么是 RAG ？

RAG 的全拼是 Retrieval-Augmented Generation，中文常稱“檢索增強(qiáng)生成”。它是一種把外部知識(shí)檢索步驟與大語(yǔ)言模型的生成步驟解耦再重新編排的技術(shù)范式。核心思想是：在模型回答用戶問(wèn)題之前，先從外部可控的知識(shí)庫(kù)中尋找相關(guān)資料，把這些資料與用戶原始問(wèn)題一起構(gòu)造成上下文，再讓模型基于“所給材料”進(jìn)行回答。這樣不僅降低憑空臆造（幻覺）的概率，也讓知識(shí)更新與溯源變得更加靈活與透明。

解耦再重新編排是什么意思？

第一，所謂解耦，根本指的是把“知識(shí)的獲?。z索）”與“語(yǔ)言的組織輸出（生成）”從一個(gè)不可分的、隱含在同一大模型參數(shù)內(nèi)部的過(guò)程，拆分為兩個(gè)各自可獨(dú)立優(yōu)化的模塊。傳統(tǒng)純參數(shù)化大模型回答問(wèn)題時(shí)，問(wèn)題向量一路向前傳播，最終在解碼端直接生成答案；知識(shí)查找、事實(shí)關(guān)聯(lián)和語(yǔ)言輸出全部混雜在同一巨大的權(quán)重空間里，既不可觀察也不可局部替換。RAG 將“找到相關(guān)材料”這件事外移：用獨(dú)立的文檔切分、向量嵌入、索引結(jié)構(gòu)與相似度/重排算法來(lái)完成。這意味著如果知識(shí)更新、召回策略或排序算法需要改進(jìn)，可以單獨(dú)迭代，不必動(dòng)模型主參數(shù)。

第二，被解開的耦合不僅是功能職責(zé)的拆分，更關(guān)鍵在于時(shí)間尺度與演化節(jié)奏的主動(dòng)分離。現(xiàn)實(shí)里，知識(shí)層的變動(dòng)頻率遠(yuǎn)高于模型參數(shù)層：政策條款、價(jià)格庫(kù)存、內(nèi)部 SOP、故障告警、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、版本 Changelog、合規(guī)紅線、熱點(diǎn)資訊，這些可能以小時(shí)、甚至分鐘級(jí)在變化；而對(duì)大模型做一次參數(shù)級(jí)訓(xùn)練 / 微調(diào) / 安全審計(jì) 通常是天或周級(jí)，且伴隨計(jì)算、風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)成本。若二者耦合，你會(huì)被迫高頻觸發(fā)“大動(dòng)作”（再訓(xùn)練、重新安全評(píng)估、重新回歸測(cè)試）。不僅昂貴，還會(huì)人為放大新數(shù)據(jù)中的偶然噪聲、擴(kuò)大潛在回歸面。

通過(guò)結(jié)構(gòu)化地把知識(shí)“外置”到一個(gè)可迭代的檢索層，你是在建立兩個(gè)不同節(jié)奏的演化軌：快速軌（知識(shí)采集→清洗→切分→嵌入→寫入 / 更新索引 / 失效淘汰）與慢速軌（模型核心推理與語(yǔ)言風(fēng)格參數(shù)）；二者之間以“上下文注入?yún)f(xié)議”（Prompt 模板 + 片段選擇規(guī)則 + 引用格式）為接口，從而做到“高頻改知識(shí)，低頻改模型”。

第三，“重新編排”不是把檢索到的段落粗暴拼接進(jìn) Prompt，而是為“問(wèn)題 + 候選材料”走一條加工流水線（檢索結(jié)果收集-相關(guān)性打分-篩選-排序與重組-去重與精簡(jiǎn)-格式化）。因?yàn)樵线M(jìn)入時(shí)往往是噪聲多、表達(dá)不統(tǒng)一、覆蓋可能殘缺的混合體，輸出時(shí)則應(yīng)成為覆蓋充分、要點(diǎn)高密、沖突已裁決且語(yǔ)義角色清晰的結(jié)構(gòu)化上下文。

2. RAG 有啥用？

雖然大型語(yǔ)言模型功能強(qiáng)大，但它也存在一些固有的技術(shù)問(wèn)題，比如容易產(chǎn)生“幻覺”（生成不真實(shí)或不準(zhǔn)確的信息），以及可能犯事實(shí)性錯(cuò)誤。

這些問(wèn)題和模型的底層邏輯有關(guān)——LLM 是通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，基于概率最高的選項(xiàng)生成答案。這種生成機(jī)制使得模型存在以下四個(gè)問(wèn)題：

1. 信息缺乏深度：公開數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容往往缺乏真正有價(jià)值的深度信息，大語(yǔ)言模型從中學(xué)到的知識(shí)通常比較淺顯，因此生成的答案往往只能停留在表面，缺乏深入的分析和專業(yè)性。
2. 信息存在誤差：如果模型在訓(xùn)練過(guò)程中接觸到不準(zhǔn)確或有偏差的數(shù)據(jù)，這些錯(cuò)誤信息會(huì)直接影響模型生成答案的質(zhì)量，導(dǎo)致輸出結(jié)果出現(xiàn)偏差甚至誤導(dǎo)。
3. 生成基于概率：大語(yǔ)言模型的答案是基于概率分布生成的。即使是“1加1等于幾”這樣看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題，模型也是通過(guò)訓(xùn)練時(shí)發(fā)現(xiàn)“1+1后面出現(xiàn)2”的概率最高才得出答案。因此，對(duì)于像“1+1=2”這樣的基礎(chǔ)事實(shí)，模型通常不會(huì)出錯(cuò)，但對(duì)于復(fù)雜或開放性問(wèn)題，模型無(wú)法保證答案始終正確。
4. 無(wú)法實(shí)時(shí)更新：大語(yǔ)言模型無(wú)法實(shí)時(shí)更新知識(shí)庫(kù)。以ChatGPT3.5為例，它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅覆蓋到2021年9月之前的信息，因此對(duì)于之后發(fā)生的事件或最新的知識(shí)，模型無(wú)法提供準(zhǔn)確的答案。

RAG 的核心思路是通過(guò)從外部知識(shí)庫(kù)中檢索與用戶查詢相關(guān)的信息，將這些信息作為參考輸入到LLM中，幫助模型生成更有依據(jù)、更貼近實(shí)際的回答。

這種技術(shù)的最大價(jià)值在于擴(kuò)展了LLM的知識(shí)范圍。相比于單純依賴模型內(nèi)部的預(yù)訓(xùn)練知識(shí)，RAG讓模型能夠動(dòng)態(tài)訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)，包括專屬知識(shí)庫(kù)和實(shí)時(shí)更新的信息。這意味著，模型不僅可以回答基于通用知識(shí)的問(wèn)題，還能處理那些需要專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)或最新動(dòng)態(tài)的查詢。比如，當(dāng)面對(duì)一個(gè)涉及最新政策、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)或行業(yè)趨勢(shì)的問(wèn)題時(shí)，RAG可以檢索到相關(guān)的最新資料并輔助生成更精準(zhǔn)的回答。

優(yōu)勢(shì)：RAG 能確?；卮鸬?strong>準(zhǔn)確性和時(shí)效性。它可以讓模型的輸出內(nèi)容始終與當(dāng)前情況保持同步。這種能力在需要高頻更新的場(chǎng)景中尤為重要，例如新聞?wù)⒔鹑诜治龌蚣夹g(shù)支持。

總的來(lái)說(shuō)，RAG不僅提升了LLM的內(nèi)容質(zhì)量，還解決了模型知識(shí)固化的問(wèn)題，為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供了更靈活、更可靠的解決方案。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，合理利用這項(xiàng)技術(shù)，可以顯著提高用戶體驗(yàn)和信息服務(wù)的質(zhì)量。

3. RAG 的整個(gè)工作流程是怎么樣的？

RAG與傳統(tǒng)語(yǔ)言模型的最大區(qū)別就在于， RAG通過(guò)訪問(wèn)外部知識(shí)增強(qiáng)上下文意識(shí)，提供更準(zhǔn)確詳實(shí)的響應(yīng)，而傳統(tǒng)語(yǔ)言模型（GPT-4）則無(wú)法從外部源檢索信息。RAG 的完整流程可以分為兩個(gè)主要階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段和檢索生成階段。

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段（離線）：

（A）數(shù)據(jù)提取–> （B）分塊（Chunking）–> （C）向量化（embedding）–> （D）數(shù)據(jù)入庫(kù)

2、檢索生成階段（在線）：

（1）問(wèn)題向量化–> （2）根據(jù)問(wèn)題查詢匹配數(shù)據(jù)–> （3）獲取索引數(shù)據(jù) –> （4）將數(shù)據(jù)注入Prompt–> （5）LLM生成答案

接下來(lái)展開具體的技術(shù)細(xì)節(jié)和操作步驟：

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段（離線處理）

這一階段的核心任務(wù)是構(gòu)建一個(gè)高效的知識(shí)庫(kù)，以便后續(xù)能夠快速檢索相關(guān)信息。

1）數(shù)據(jù)提取

首先，需要從各種數(shù)據(jù)源中獲取原始內(nèi)容。數(shù)據(jù)源可以是文檔、網(wǎng)頁(yè)、數(shù)據(jù)庫(kù)或其他結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。提取過(guò)程可能需要進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、去重以及基礎(chǔ)清理，確保內(nèi)容質(zhì)量和一致性。

2）分塊（Chunking）

提取后的數(shù)據(jù)通常較為龐大且不均勻，為了提高檢索效率，需將數(shù)據(jù)劃分為小塊。分塊的粒度需要根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景設(shè)計(jì)，既要保證每塊數(shù)據(jù)足夠完整提供上下文，又不能過(guò)大導(dǎo)致向量表示不精準(zhǔn)。

3）向量化（Embedding）

每個(gè)分塊的數(shù)據(jù)通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的嵌入模型（例如 OpenAI 的 Embedding API 或其他語(yǔ)義向量模型）轉(zhuǎn)換為高維向量。這些向量能夠捕捉文本的語(yǔ)義信息，為后續(xù)的相似度匹配提供基礎(chǔ)。

4）數(shù)據(jù)入庫(kù)

向量化后的數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)到一個(gè)支持向量檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)中，例如 Pinecone、Weaviate 或 Milvus。這類數(shù)據(jù)庫(kù)支持高效的向量查詢，同時(shí)可以存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)塊作為檢索結(jié)果的一部分。

2. 檢索生成階段（在線處理）

這一階段是 RAG 的核心應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)實(shí)時(shí)檢索和生成回答用戶的問(wèn)題。

5）問(wèn)題向量化

用戶提出問(wèn)題后，首先將問(wèn)題通過(guò)嵌入模型轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義向量。這個(gè)過(guò)程與數(shù)據(jù)分塊的向量化類似，目的是將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可用于向量匹配的形式。

6）查詢匹配

將問(wèn)題的向量輸入到向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，利用相似度算法（例如余弦相似度或歐幾里得距離）檢索出與問(wèn)題相關(guān)性最高的數(shù)據(jù)塊。這一步?jīng)Q定了檢索結(jié)果的質(zhì)量，因此選擇合適的向量搜索算法至關(guān)重要。

7）獲取索引數(shù)據(jù)

檢索到的數(shù)據(jù)塊通常包含原始內(nèi)容及其相關(guān)元信息（如來(lái)源、時(shí)間戳等）。這些內(nèi)容會(huì)被進(jìn)一步處理，用于生成最終答案。

8）注入 Prompt

將檢索到的數(shù)據(jù)塊與用戶問(wèn)題整合，形成一個(gè)完整的 Prompt 輸入給大語(yǔ)言模型（LLM）。Prompt 的設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵，需要確保數(shù)據(jù)塊能夠自然融入上下文，同時(shí)避免信息冗余或沖突。

9）LLM生成答案

最后，大語(yǔ)言模型根據(jù) Prompt 生成回答。這一過(guò)程結(jié)合了模型本身的語(yǔ)言理解能力與檢索到的信息，能夠提供準(zhǔn)確且具有上下文感的答案。

★ 4. RAG的數(shù)據(jù)源從哪里來(lái)，出現(xiàn)錯(cuò)誤信息，結(jié)果不合預(yù)期怎么辦？

在RAG系統(tǒng)中，可以使用各種類型的數(shù)據(jù)源，包括：

• 文檔集合：RAG系統(tǒng)通常使用文本文檔的集合，如書籍、文章和網(wǎng)站，作為數(shù)據(jù)源，這些集合為生成模型提供了豐富的信息來(lái)源，可以檢索和利用。
• 知識(shí)庫(kù)：RAG系統(tǒng)也可以使用包含事實(shí)信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，如維基百科或百科全書，作為檢索特定和事實(shí)信息的數(shù)據(jù)源。
• 網(wǎng)絡(luò)資源：RAG系統(tǒng)也可以通過(guò)訪問(wèn)在線數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)站或搜索引擎結(jié)果從網(wǎng)絡(luò)中檢索信息，以收集生成響應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

RAG中容易產(chǎn)出存在偏見或錯(cuò)誤的信息。設(shè)計(jì)者可以配置檢索組件，在從文檔集合或知識(shí)庫(kù)檢索信息時(shí)優(yōu)先考慮可信和權(quán)威的來(lái)源。同時(shí)，他們可以訓(xùn)練生成模型在生成響應(yīng)之前對(duì)檢索到的信息進(jìn)行交叉引用和驗(yàn)證，從而減少偏見或不準(zhǔn)確信息的傳播。通過(guò)優(yōu)先使用權(quán)威數(shù)據(jù)和交叉引用的機(jī)制，提供更可靠和準(zhǔn)確的響應(yīng)。

面對(duì)知識(shí)問(wèn)答的結(jié)果未達(dá)到預(yù)期或出現(xiàn)明顯問(wèn)題，排查思路和解決方案：

（1）問(wèn)題排查的思路：先觀察現(xiàn)象再進(jìn)行定位，最后排查出原因。

（2）知識(shí)庫(kù)的整個(gè)問(wèn)答體系鏈路較長(zhǎng)，其中包含幾個(gè)主要環(huán)節(jié)，首先是解析，其次是改寫，也就是對(duì)輸入進(jìn)行解析后進(jìn)行改寫；接著是召回、排序，最后是生成。所以在每個(gè)環(huán)節(jié)都需要進(jìn)行一定的定位， 這是一個(gè)正向的鏈路流程 。

（3）排查問(wèn)題的時(shí)候需要“從后往前”進(jìn)行：按照以下逆向步驟一層一層往前排查，確定是哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問(wèn)題，然后進(jìn)行解決。

4.1 排查步驟：逆向排查

a）先查看生成環(huán)節(jié)的問(wèn)題排查：先看Prompt，檢查其拼接結(jié)果中是否召回了正確答案，答案是否有缺失。如果答案沒有缺失但答非所問(wèn)，那就說(shuō)明是大模型本身在生成環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題。

b）如果在Prompt拼接的召回片段中沒有答案，那就說(shuō)明需要再往前看排序環(huán)節(jié)是否有問(wèn)題，答案是否沒有排在靠前位置。

c）如果排序正常，那就繼續(xù)往前查看是否有召回，也許根本就沒有召回。

這樣一層一層往前排查，確定是哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問(wèn)題，然后進(jìn)行解決。

4.2 解決方案

（1）業(yè)務(wù)策略上制定很多方案：比如進(jìn)行文檔的增刪改查，篩選出一些優(yōu)質(zhì)的對(duì)話示例讓大模型學(xué)習(xí)，區(qū)分不同的Agent來(lái)處理不同的業(yè)務(wù)，使單個(gè)Agent能力更強(qiáng)、更聚焦

（2）在業(yè)務(wù)上進(jìn)行分層，區(qū)分不同渠道并綁定不同知識(shí)庫(kù)，使知識(shí)更純粹而不會(huì)相互纏繞等。 ?

（3）工程鏈路優(yōu)化：如文檔解析、檢索召回優(yōu)化、prompt優(yōu)化

（4）算法調(diào)優(yōu)：改寫策略、必要時(shí)微調(diào)

結(jié)語(yǔ)

RAG 的流程通過(guò)離線構(gòu)建知識(shí)庫(kù)與在線實(shí)時(shí)檢索生成答案相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)增強(qiáng)型問(wèn)答系統(tǒng)。離線階段注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)化處理，而在線階段則強(qiáng)調(diào)檢索效率與生成質(zhì)量，兩者缺一不可。在實(shí)際應(yīng)用中，如何平衡檢索速度、嵌入模型性能和數(shù)據(jù)庫(kù)容量，是技術(shù)落地時(shí)需要重點(diǎn)考慮的問(wèn)題。