RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

RAG 的诞生：为了让 AI 不再"乱编"

• [一、什么是 RAG？](#一、什么是 RAG？)
• [二、RAG 的核心原理](#二、RAG 的核心原理)
• • [1. 检索（Retrieval）](#1. 检索（Retrieval）)
  • [2. 生成（Generation）](#2. 生成（Generation）)
  • [3. RAG 原理示意](#3. RAG 原理示意)
• [三、为什么 RAG 会诞生？发展历程解析](#三、为什么 RAG 会诞生？发展历程解析)
• • [1. 早期问答系统（2000年前后）](#1. 早期问答系统（2000年前后）)
  • [2. 向量检索兴起（2010年代）](#2. 向量检索兴起（2010年代）)
  • [3. 大语言模型崛起（2020年左右）](#3. 大语言模型崛起（2020年左右）)
  • [4. RAG 的提出（Facebook AI Research，2020-2021）](#4. RAG 的提出（Facebook AI Research，2020-2021）)
  • [5. 多模态 RAG（2022年后）](#5. 多模态 RAG（2022年后）)
  • [6. 企业落地阶段（2023年至今）](#6. 企业落地阶段（2023年至今）)
• [四、RAG 是怎么工作的？](#四、RAG 是怎么工作的？)
• [五、RAG 能解决哪些问题？](#五、RAG 能解决哪些问题？)
• [六、RAG 仍存在的限制](#六、RAG 仍存在的限制)
• [七、RAG 的应用场景](#七、RAG 的应用场景)
• [八、RAG 的未来趋势](#八、RAG 的未来趋势)
• 九、总结

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人工智能和大语言模型（LLM）的发展，让机器能够理解和生成自然语言，像人类一样回答问题、写文章，甚至生成代码。但单靠模型内部的"记忆"，往往有几个问题：

1. 知识有限：模型只能回答它训练过的内容，最新信息可能不知道。

2. 容易出错：模型可能凭"想象"生成答案，也就是所谓的"幻觉"。

3. 专业领域薄弱：医学、法律、金融等专业知识模型不一定掌握准确细节。

RAG 就是为了解决这些问题而诞生的技术。它让模型在回答问题时，不仅依赖自己的记忆，还会去"图书馆"查资料，然后结合记到的知识和查到的资料生成答案。

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一、什么是 RAG？

RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation，中文为"检索增强生成"。其核心思想是：

在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。

通俗理解： 就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。

举个例子：

你问模型："请告诉我最新的新能源补贴政策。"

• 纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。

• RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。

简单流程可以理解为三步：

1. 检索资料：先找到相关文档或信息。

2. 结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

3. 输出结果：返回给用户，同时保证答案有"出处"，更可靠。

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二、RAG 的核心原理

RAG 由两个核心模块组成：检索（Retrieval） 与 生成（Generation），以及二者的融合策略。

1. 检索（Retrieval）

原理

1. 将用户问题或查询文本转化为向量（Embedding），表示语义特征：

   用户问题 → 向量化模型 → 高维向量

2. 在知识库中查找与问题向量最相似的文档或段落。

3. 相似度计算常用方法：

   方法	在意什么	白话比喻
   余弦相似度	方向	只看"箭朝哪儿指"，不看箭多长
   点积	方向 + 强度	方向像、而且箭越长（越重要）分越高
   欧氏距离	物理距离	量两根箭头落点的直线距离一样不一样

   • 余弦相似度：方向像不像？

     → 最常用于语义检索（RAG 使用最多）

   • 点积：方向像不够，还要更"自信"

     → 用于 embedding 本身带"重要性权重"的情况

   • 欧氏距离：空间距离近不近

     → 用于聚类，不太适合语义检索

技术示例

功能	技术选型
向量数据库	Milvus、Pinecone、Weaviate
搜索引擎	Elasticsearch、OpenSearch
向量化模型	OpenAI Embeddings、SentenceTransformers、Qwen Embeddings

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2. 生成（Generation）

原理

1. 将检索到的文档与用户问题一起拼接为生成上下文。

2. 输入大语言模型，生成自然语言答案。

3. 可以使用不同生成策略：

   • 纯生成：只依赖 LLM 内部知识

   • RAG Fusion：检索文档 + LLM 生成

   • 检索后重排序：生成多个候选答案，再根据文档相关度选择最佳

技术实现

功能	技术选型
云端 LLM	OpenAI GPT 系列、Claude
本地部署模型	LLaMA、MPT、Qwen
Java/Spring 调用	Spring AI 封装 LLM Client

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3. RAG 原理示意

用户问题 → 问题向量化 → 向量检索 → 获取相关文档
            ↓
      构建生成上下文 → LLM生成答案 → 后处理 → 返回结果

或可画为：

+-----------+      +-----------+      +-----------+
| 用户问题  | ---> | 向量检索  | ---> | 文档集合  |
+-----------+      +-----------+      +-----------+
       |                                |
       +-----------> 拼接上下文 -------->|
                                       |
                                       v
                                 +-----------+
                                 | LLM生成   |
                                 +-----------+
                                       |
                                       v
                                 +-----------+
                                 | 返回答案  |
                                 +-----------+

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三、为什么 RAG 会诞生？发展历程解析

1. 早期问答系统（2000年前后）

• 背景问题：计算机只能根据关键词搜索，问"苹果公司股票涨了多少"，系统可能只匹配到"苹果"，无法区分水果和公司。

• 解决方案：基于模板和规则的问答，回答固定问题。

• 问题仍存在：智能化低，无法理解问题真正的意思，也不灵活。

2. 向量检索兴起（2010年代）

• 背景问题：关键词匹配太死板，不能理解语义相似性，比如"新能源补贴"与"绿色能源扶持"意思接近，但关键词不同。

• 解决方案：把文档和问题转化成数字向量，测量"语义相似度"，找到最相关内容。

• 问题仍存在：检索只能找到相关内容，但无法生成自然语言答案，仍需人工阅读。

3. 大语言模型崛起（2020年左右）

• 背景问题：模型可以生成自然语言，回答问题灵活，但知识局限在训练数据里，容易"编造答案"。

• 解决方案：使用 GPT、LLaMA 等大模型生成答案。

• 问题仍存在：模型"记忆"有限，面对最新信息或专业知识容易出错。

4. RAG 的提出（Facebook AI Research，2020-2021）

• 诞生目的：把检索（获取资料）和生成（模型回答）结合起来，让模型既能理解问题，也能引用外部知识生成准确答案。

• 解决问题：

  • 知识覆盖有限 → 可以实时查询知识库

  • 幻觉生成 → 输出答案有真实文档支撑

  • 专业领域知识薄弱 → 可以接入专业文档或数据库

5. 多模态 RAG（2022年后）

• 发展：不仅支持文本，还可以处理图像、视频、音频信息。

• 应用：例如问"这个产品图片展示了哪些功能"，模型可以结合图片内容回答，而不是只靠训练记忆。

6. 企业落地阶段（2023年至今）

• 场景：

  • 客服问答：自动回答客户问题

  • 企业知识管理：内部文档智能检索

  • 科研辅助：快速总结论文和报告

• 趋势：面向特定行业定制 RAG 系统，知识库动态更新。

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四、RAG 是怎么工作的？

假设你问模型："请总结最新新能源政策的要点"，RAG 的处理过程可以这样理解：

1. 用户提问

   "请总结最新新能源政策的要点。"

2. 检索相关资料

   • 模型先把问题理解成一个"向量"，就像把问题变成数字化的意思标签。

   • 然后去知识库里找到最相似的文档：

     • 文档1：2025年新能源补贴政策更新

     • 文档2：新能源产业税收优惠方案

     • 文档3：各省新能源项目政策汇总

3. 构建生成上下文

   • 把找到的文档和用户问题组合起来：

   "根据以下文档回答问题：文档1: 2025年新能源补贴政策更新... 文档2: 新能源产业税收优惠方案... 用户问题: 请总结最新新能源政策的要点。"

4. 生成答案

   • 模型根据上下文生成自然语言答案：

   "根据最新政策，新能源企业可享受税收优惠，同时获得中央与地方补贴，重点支持风电、光伏和储能项目。"

5. 返回结果

   • 可以加摘要或标注来源，让答案更可靠。

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五、RAG 能解决哪些问题？

1. 知识覆盖有限

   • 问最新政策、最新科研进展，模型依靠知识库也能给出答案。

2. 减少幻觉生成

   • 生成内容有文档支撑，不再凭"想象"回答问题。

3. 提高专业领域准确性

   • 可以接入医疗指南、法律合同、财务报表等文档。

4. 支持多模态数据

   • 不仅文本，还能结合图片、视频或音频内容回答问题。

5. 动态更新知识

   • 知识库更新即可，无需重新训练模型。

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六、RAG 仍存在的限制

1. 依赖知识库质量

   • 如果知识库不全或文档不准确，模型答案也可能不准确。

2. 响应速度稍慢

   • 先检索再生成比纯生成模型耗时更长。

3. 实现复杂

   • 需要构建知识库、向量检索系统、生成模型、上下文拼接和后处理。

4. 多轮对话处理挑战

   • 长对话中如何选择上下文、避免重复信息仍需优化。

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七、RAG 的应用场景

场景	示例	说明
企业客服	"如何申请报销差旅费用？"	检索企业政策文档 → 模型生成步骤 → 返回用户
科研文献分析	"量子计算最新进展有哪些？"	检索最新论文 → 模型总结 → 输出摘要
教育辅导	"什么是牛顿第二定律？"	检索教材段落 → 模型生成通俗解释 → 学生理解更快
多模态问答	"这张产品图片展示了哪些功能？"	检索图文数据 → 模型分析图像 → 输出描述
内容生成	"写一篇新能源政策的新闻稿"	检索政策文件 → 模型生成完整新闻稿 → 返回

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八、RAG 的未来趋势

1. 多模态更广泛应用：文本+图片+视频+音频联合回答问题

2. 知识库自动更新：实时抓取最新资料，保证答案时效性

3. 企业专属 RAG 系统：针对行业构建定制问答和决策系统

4. 向量数据库与模型深度集成：提升检索速度和答案准确性

5. 私有化部署与数据隐私：在企业内部部署，保证敏感数据安全

6. 与推理和强化学习结合：解决复杂问题、多步骤决策能力更强

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九、总结

RAG 的核心价值是：

• 生成能力 + 外部知识增强

• 解决大语言模型知识有限、容易幻觉的问题

• 适用于智能问答、科研分析、教育辅导、内容创作、知识管理和多模态问答等场景

关键理解：

RAG 不只是"会答题的模型"，而是一个能查资料、能理解、能生成答案的智能系统。

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