RAG是什么
1. RAG 的工作流程（分步骤拆解）
RAG 的实现通常分为 数据准备、检索、增强生成 三个阶段：
(1) 数据准备阶段
● 目标：构建可检索的外部知识库。
● 关键步骤：
○ 数据收集：从文档、数据库、网页等渠道获取原始数据（如 PDF、HTML、JSON）。
○ 数据清洗：去除噪声（广告、重复文本）、标准化格式（统一时间、单位）、分块（将长文本切分为 100-500 词的片段）。
○ 向量化：使用嵌入模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Sentence-BERT）将文本转换为高维向量（例如 768 维）。
○ 存储到向量数据库：将向量与原文关联，存入专用数据库（如 FAISS、Pinecone、Milvus）。
(2) 检索阶段
● 目标：根据用户问题找到最相关的文本片段。
● 实现细节：
○ 问题向量化：将用户输入的查询（Query）转换为向量。
○ 相似度计算：在向量数据库中搜索与问题向量最接近的文本向量。常用算法：
■ 余弦相似度：衡量两个向量方向的一致性。
■ 近似最近邻（ANN）：牺牲少量精度以提升检索速度（如 FAISS 的 HNSW 算法）。
○ 返回 Top-K 结果：通常返回前 3-5 个最相关的文本片段作为上下文。
(3) 生成阶段
● 目标：结合检索结果生成最终回答。
● 实现细节：
上下文拼接：将用户问题与检索到的文本片段拼接为模型输入，例如：
根据以下信息回答问题：{检索到的文本}，问题：{用户输入}"
○ 生成模型推理：使用大语言模型（如 GPT-4、Llama 2）生成回答。模型会同时参考：
■ 自身预训练的知识（参数中的通用知识）。
■ 检索到的上下文（动态注入的领域知识）。
2. 技术组件详解
(1) 嵌入模型（Embedding Model）
● 作用：将文本映射到向量空间，使语义相似的文本在向量空间中距离更近。
● 常用模型：
○ 通用领域：OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Google 的 Universal Sentence Encoder。
○ 专业领域：可微调开源模型（如 BERT、RoBERTa）以适应医疗、法律等垂直领域。
(2) 向量数据库（Vector Database）
● 核心功能：
○ 高效存储和检索高维向量。
○ 支持大规模数据（百万级以上）的实时搜索。
● 技术对比：
数据库 特点
FAISS Facebook 开源，适合静态数据集，需全量加载到内存
Pinecone 云托管服务，支持动态更新，自动处理索引优化
Milvus 开源分布式系统，支持海量数据，可扩展性强
(3) 生成模型（Generation Model）
● 模型选择：
○ 闭源模型：GPT-4（效果最佳但成本高）、Claude 2。
○ 开源模型：Llama 2、Falcon（可私有化部署，适合数据敏感场景）。
● 提示工程优化：
设计模板（Prompt Template）明确指令，例如：
"你是一个专业助手，请根据以下文档内容回答问题，如果信息不足则回答'不确定'：{检索结果}"
○ 控制生成参数（temperature=0.3 减少随机性，max_tokens=500 限制长度）。
3. 高级优化策略
(1) 检索优化
● 混合检索：结合语义检索（向量相似度）与关键词检索（BM25 算法），提升召回率。
● 重排序（Rerank）：使用小型模型（如 Cohere 的 Rerank API）对 Top-100 结果重新排序，选择 Top-3。
● 多跳检索（Multi-hop）：迭代检索，例如先检索“气候变化的原因”，再根据结果检索“温室气体种类”。
(2) 生成优化
● 知识蒸馏：用大模型生成的数据训练小模型，降低成本。
● 自我验证（Self-Check）：让模型在生成后检查回答是否与检索内容一致。
● 多模态扩展：检索图片、表格等非文本数据，生成图文并茂的回答（如 GPT-4V）。
4. 实际案例：医疗问答系统
(1) 场景需求
● 用户输入症状描述，系统给出可能的疾病及建议。
● 需确保回答基于最新医学指南，避免误导。
(2) RAG 实现
● 知识库：PubMed 论文、临床指南（更新至 2023 年）。
● 检索：使用 BioBERT（医学领域嵌入模型）检索相关段落。
生成：输入提示词：
"你是一名医生，根据以下最新研究回答患者问题，避免使用过时知识：
{检索到的医学文献}
问题：{患者描述的症状}"
● 输出控制：模型生成回答后追加免责声明（“本建议仅供参考，请咨询专业医生”）。
5. RAG 的挑战与解决方案
挑战 解决方案
检索质量差（噪声多） 增加数据清洗步骤，使用领域专用嵌入模型
生成与检索内容不一致 在提示词中强制要求引用检索结果，或添加后处理校验模块
实时性要求高（延迟敏感） 使用 GPU 加速向量检索，或预缓存热门查询的检索结果
多语言支持 使用多语言嵌入模型（如
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2）
6. RAG vs 微调（Fine-tuning）
● RAG 的优势：
○ 无需重新训练模型，成本低。
○ 知识可追溯（知道答案来自哪篇文档）。
● 微调的优势：
○ 更适合学习特定风格（如法律文书格式）。
○ 推理速度更快（无需检索步骤）。
● 混合方案：先微调模型适应领域，再结合 RAG 注入实时数据。
7. 工具链推荐
● 全流程框架：
○ LangChain：支持 RAG 流程编排，集成多种数据库和模型。
○ LlamaIndex：专为 RAG 优化，提供高效的数据连接器。
● 本地部署：
○ 嵌入模型：HuggingFace 的 all-MiniLM-L6-v2（轻量级开源模型）。
○ 向量数据库：Chroma（简单易用）、Weaviate（支持语义与关键词混合检索）。
通过以上细节，RAG 不仅是一个技术框架，更是一种平衡静态知识与动态信息的解决方案，正在成为企业级 AI 系统的核心组件