为什么 RAG 能让 AI 更 “聪明”? 工作原理深度拆解
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在人工智能领域，大语言模型（LLM）的快速发展为自然语言处理带来了革命性的突破。然而，这些模型在处理实时信息、专业领域知识以及确保回答准确性和可靠性方面仍面临挑战。本文将深入探讨一种名为RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的技术框架，它通过结合信息检索与大语言模型的生成能力，为AI模型提供了强大的外挂支持。
一、为什么要做RAG？
时效性：模型的训练是基于截止某一时间点之前的数据集完成的，这意味着在这之后发生的事情大模型就难以回答。如果需要构建能够推理私有数据或者模型截止日期后引入的数据，则需要使用RAG；
解决模型幻觉问题：传统大模型依赖训练数据，易生成错误信息，比如用户问了一个大模型不知道的东西，它会通过瞎编来回答，其实毫无依据。RAG通过外部知识检索提供实时、可靠的上下文支撑，因此减少“一本正经的胡说八道”现象；
(美国的一位律师，他用大模型去搜集案例，ChatGPT确实给出了几个案例。律师反复去确认这些案例是真实的吗？大模型回复都是真实的，开庭时，经过核实这些案例其实都是AI虚构出来的。）
弥补专业领域知识内容不足：金融领域、医疗领域等有自己专业知识的沉淀，大模型其实是不具备某领域非常专业知识的能力的，那我们就可以把专业知识通过Rag技术让大模型进行知识库检索。例如金融（业务上的专业知识、产品知识、产品手册、优质的用户问答等）；
可靠的知识来源与可验证性：来自哪篇文章、哪个文档、哪个网页都有迹可循，可以看到回答的依据来源，使得验证答案准确性变得容易起来；
保障数据安全：可以让大模型调用私有知识库来服务用户，避免数据上传云端或者外部，导致重要信息、敏感数据外泄的情况。
二、RAG到底是什么？
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型生成能力的技术框架，它由两部分组成：“检索器”和“生成器”
检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息
生成器则利用检索到的信息来生成精确和连贯的答案。
简单来说就是：通过检索的模式，为大语言模型提供强有力的外挂，从而使大模型生成的答案更符合用户想要的答案。
三、RAG的工作原理
步骤一：构建可检索的知识库
如何构建可检索的知识库？
02.数据清洗及格式化：将不同格式的数据内容提取为纯文本
03.内容切分：将文本内容按段落、主体或者逻辑单元切分成较小的知识片段（Chunk);那谁来切呢？Embedding
04.向量化：将每个知识片段转化为向量表示（比如OpenAI的Embedding接口）
知识补充：什么是向量
向量（Vector）是一种将复杂信息转化为计算机可处理的数值形式的核心工具，本质上是“高维空间中的有序数值数组”。它通过将文本、图像、声音等数据映射为特定维度的数字序列，让AI模型能够高效地理解、计算和学习数据背后的规律
通俗来说，向量是AI的「数字身份证」：把万物变成数字串
在AI眼里，图像、文字、声音甚至用户行为，都必须先变成一串数字组成的向量才能处理。
举个栗子：
文本（NLP领域）：句子“我喜欢AI”会被转化为向量，比如用Word2Vec技术生成[0.8,-0.3,1.2,…]这样的数字串，向量中的每个数字代表一个隐藏的语义特征（比如“喜欢”的情感强度、“AI”的领域相关性）。
神奇的是：“AI”和“人工智能”的向量在空间中会非常接近，因为它们语义相似。
借助Embedding模型，将切分好的片段转化成向量（数字组成的），这个向量是可以比较相似度
05.关联元数据：给每个向量关联相关元数据（如：文档名称、创建时间、作者、来源等）
06.载入向量数据库并建立索引：向量数据库如FAISS、Pinecone、Weaviate;
07.部署集成：将向量数据库集成到AI产品流程中，生成模型搭配使用。
步骤二：模型调用知识库完成用户任务
将用户的Prompt转化成向量，去向量数据库里比较相似度；
选取相似度较高的1条或者多条知识片段（3条，5条，10条这样的召回），并提取知识片段原文；
将检索出的知识片段与原Prompt合并在一起组成新的Prompt
模型生成最终回复
四、如何提升回答的准确率？
以智能客服举例，比如客服系统无法充分理解用户的真实意图，回答偏离主题时
对用户Prompt进行改写，相同语义的不同问法
可以将用户的问题，通过大模型改写成多个相似语义的问题（具体可能是2个、3个、4个、5个等，根据准确率评估来定）
比如用户问：如何交易美股？
我们将用户问题改写成4个相同语义的问题
Q1我怎么交易美股？对应50个相似片段–通过排序–挑选Top3
Q2我怎么买国外的股票？对应50个相似片段–通过排序–挑选Top3
Q3我怎么买美股？对应50个相似片段–通过排序–挑选Top3
Q4可以买美股吗？对应50个相似片段–通过排序–挑选Top3
将得出的top12再次进行重排序，得到Top3，Top3+用户提问+系统提示词，一起给到大模型，大模型给出回答。准确率也是会有一定的提升；
检索到信息，想要的答案排序靠后
加入排序模型（Rerank模型）
在基础RAG中，准确率大概在66%左右，在加入Rerank之后，准确率提升了12%（重新排序可以增加一定的准确度）
在向量知识库中检索到相应的片段之后，加入排序模型，对这些相关片段进行排序。
比如：检测出60个相关片段，经过Rerank排序之后，挑选出前三个相似度最高的片段+用户提问+系统提示词，一起给到大模型，大模型给出回答。
回答不全面
Chunk切分处优化
知识片段有明确主题、交叠切分、多颗粒度混合切分；
知识片段的上下相邻片段可以一并取出，提高信息完整度
检索不全面
向量+关键词混合检索
方法：关键词匹配和向量匹配相结合的形式
关键词检索，召回简单直接，能快速找到包含特定关键词的文档，速度快；
向量匹配，能更好处理语义层面的匹配，提高召回的全面性。
这两者的结合，可以充分利用各自的优势提高召回率。
这几个小技巧是提升准确率的比较好用的小方法，分享给大家，大家也可结合自己的项目继续探索，多多交流～
五、市面上向量数据库对比
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