【 Java八股文面试 | RabbitMQ篇 】
2026/1/17 21:44:32
RAG 技术详解：从原理到实践
目录
- 什么是 RAG 技术？
- 专业解释
- 大白话解释
- 生活案例
- 为什么要用 RAG 技术？
- 专业解释
- 大白话解释
- 生活案例
- 如何使用 RAG 技术？
- 专业解释
- 大白话解释
- 生活案例
- RAG 技术架构
- RAG 技术应用场景
- RAG 技术未来发展
什么是 RAG 技术？
专业解释
RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术。
RAG 技术通过实时检索相关文档或信息，并将其作为上下文输入到生成模型中，从而提高生成结果的时效性和准确性。
大白话解释
简单来说，RAG 就是让 AI 在回答问题时，先去查一下相关资料，然后再基于这些资料给出答案。就像学生考试时，先翻阅课本找到相关知识点，再回答问题一样。
生活案例
假设你想知道今天的天气情况，RAG 系统会：
- 先从气象数据库中检索今天的实时天气数据
- 然后基于这些数据生成自然语言回答
- 最终告诉你：“今天北京晴，气温 10-20℃，适合户外活动”
为什么要用 RAG 技术？
专业解释
RAG 技术解决了传统生成模型的几个关键问题：
- 解决知识时效性问题：大模型的训练数据通常是静态的，无法涵盖最新信息，而 RAG 可以检索外部知识库实时更新信息。
- 减少模型幻觉：通过引入外部知识，RAG 能够减少模型生成虚假或不准确内容的可能性。
- 提升专业领域回答质量：RAG 能够结合垂直领域的专业知识库，生成更具专业深度的回答。
大白话解释
使用 RAG 技术就像给 AI 配备了一个随时可以查阅的知识库，让它在回答问题时不会信口开河。就像医生看病时，会先查看患者的病历和相关医学资料，再给出诊断结果一样。
生活案例
假设你问 AI：“2026 年春节是哪一天？”
- 传统 AI 可能会回答错误，因为它的训练数据可能只到 2025 年
- 而 RAG 系统会先从日历数据库中检索 2026 年的春节日期（2026 年 1 月 29 日），然后准确回答你
如何使用 RAG 技术？
专业解释
RAG 技术的实现通常包括以下三个核心步骤：
Step 1: 数据预处理
- 知识库构建：收集并整理文档、网页、数据库等多源数据，构建外部知识库。
- 文档分块：将文档切分为适当大小的片段（chunks），以便后续检索。分块策略需要在语义完整性与检索效率之间取得平衡。
- 向量化处理：使用嵌入模型（如 BGE、M3E、Chinese-Alpaca-2 等）将文本块转换为向量，并存储在向量数据库中。
Step 2: 检索阶段
- 查询处理：将用户输入的问题转换为向量，并在向量数据库中进行相似度检索，找到最相关的文本片段。
- 重排序：对检索结果进行相关性排序，选择最相关的片段作为生成阶段的输入。
Step 3: 生成阶段
- 上下文组装：将检索到的文本片段与用户问题结合，形成增强的上下文输入。
- 生成回答：大语言模型基于增强的上下文生成最终回答。
大白话解释
使用 RAG 技术的过程就像搭建一个智能问答系统：
- 建图书馆：收集大量相关资料，整理成知识库。
- 做索引：给每本书做一个向量索引，方便快速查找。
- 查资料：当用户问问题时，根据问题关键词快速找到相关书籍。
- 写答案：基于找到的书籍内容，生成完整的回答。
生活案例
假设你想搭建一个关于烹饪的 RAG 系统：
- 建图书馆：收集大量食谱书籍和烹饪视频的文字稿。
- 做索引：将这些内容转换为向量存储起来。
- 查资料：当用户问"如何做宫保鸡丁？"时，系统会检索到相关的食谱。
- 写答案：基于这些食谱，生成详细的烹饪步骤。
RAG 技术架构
RAG 系统架构图
@startuml actor 用户 rectangle RAG系统 { database 知识库 database 向量数据库 component 查询处理模块 component 相似性检索模块 component 生成模型 } 用户 -> 查询处理模块: 输入查询 查询处理模块 -> 相似性检索模块: 向量查询 相似性检索模块 -> 向量数据库: 检索相关内容 向量数据库 --> 相似性检索模块: 返回相关内容 相似性检索模块 --> 生成模型: 提供上下文 生成模型 --> 用户: 返回最终回答 知识库 --> 向量数据库: 知识更新 @enduml大模型应用开发的三种模式
在大模型应用开发中，我们通常有三种主要模式可以选择：提示工程、RAG 和微调。那么，什么时候应该使用哪种模式呢？
三种模式对比
| 模式 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 提示工程 | 当模型具备所需知识，但回答不符合预期时 | 简单、快速、无需额外数据 |
| RAG | 当模型缺乏特定背景知识或需要最新信息时 | 实时更新、减少幻觉、无需重新训练 |
| 微调 | 当模型能力不足，需要学习新技能时 | 效果好，但需要大量标注数据和计算资源 |
RAG 技术应用场景
RAG 技术在各个领域都有广泛的应用：
- 智能客服：结合企业知识库，提供准确的产品信息和服务支持。
- 教育辅导：基于教材和教学资源，提供个性化的学习指导。
- 医疗诊断：结合医学文献和病例库，辅助医生进行诊断。
- 法律助手：基于法律法规和案例，提供法律咨询服务。
- 金融分析：结合市场数据和研究报告，提供投资建议。
- 内容创作：基于参考资料，生成高质量的文章、报告等。
RAG 技术未来发展
RAG 技术正处于快速发展阶段，未来可能的发展方向包括：
- 多模态 RAG：结合文本、图像、音频等多种模态的信息。
- 实时更新：实现知识库的实时更新和向量的动态调整。
- 自适应检索：根据用户反馈自动调整检索策略。
- 轻量化部署：适合在边缘设备上运行的轻量化 RAG 模型。
- 跨语言支持：实现多语言的知识检索和生成。
结语
RAG 技术作为一种结合了检索和生成的人工智能技术，正在改变我们获取和利用信息的方式。通过不断优化知识库构建、向量嵌入和生成模型，RAG 技术将在更多领域发挥重要作用，为我们提供更加准确、可靠的智能服务。