检索增强生成（RAG）原理与实战培训文档

watersink2026-05-29 10:11

目录

[第一章：RAG 技术概述](#第一章：RAG 技术概述)

[1.1 什么是 RAG](#1.1 什么是 RAG)

[1.2 RAG 的核心目标](#1.2 RAG 的核心目标)

[1.3 RAG 的整体流程](#1.3 RAG 的整体流程)

[1.4 RAG 与传统微调区别](#1.4 RAG 与传统微调区别)

[第二章：RAG 系统架构](#第二章：RAG 系统架构)

[2.1 RAG 架构组成](#2.1 RAG 架构组成)

[2.2 在线推理流程](#2.2 在线推理流程)

[2.3 离线知识入库流程](#2.3 离线知识入库流程)

第三章：文档切分（Chunking）

[3.1 为什么需要文档切分](#3.1 为什么需要文档切分)

[3.2 常见切分策略](#3.2 常见切分策略)

[3.3 Chunk Size 与 Overlap](#3.3 Chunk Size 与 Overlap)

[3.4 切分实践建议](#3.4 切分实践建议)

[第四章：Embedding 嵌入模型](#第四章：Embedding 嵌入模型)

[4.1 什么是 Embedding](#4.1 什么是 Embedding)

[4.2 向量相似度计算](#4.2 向量相似度计算)

[4.3 主流 Embedding 模型](#4.3 主流 Embedding 模型)

[4.4 中文 Embedding 选型](#4.4 中文 Embedding 选型)

[4.5 Embedding 模型评估指标](#4.5 Embedding 模型评估指标)

第五章：向量数据库

[5.1 什么是向量数据库](#5.1 什么是向量数据库)

[5.2 主流向量数据库](#5.2 主流向量数据库)

[5.3 向量检索原理](#5.3 向量检索原理)

5.4、特点

5.5、优点

5.6、缺点

[5.7 常见索引结构](#5.7 常见索引结构)

[5.8 FAISS 实战特点](#5.8 FAISS 实战特点)

[5.9 Milvus 企业级方案](#5.9 Milvus 企业级方案)

[第六章：检索增强生成（Retrieval + Generation）](#第六章：检索增强生成（Retrieval + Generation）)

[6.1 Retriever 检索器](#6.1 Retriever 检索器)

[6.2 Top-K 检索](#6.2 Top-K 检索)

[6.3 Rerank 重排序](#6.3 Rerank 重排序)

[6.4 Prompt Engineering](#6.4 Prompt Engineering)

[6.5 生成阶段](#6.5 生成阶段)

第七章：本地知识库问答系统实战

[7.1 项目目标](#7.1 项目目标)

[7.2 技术栈](#7.2 技术栈)

[7.3 系统架构](#7.3 系统架构)

[7.4 环境安装](#7.4 环境安装)

[7.5 文档加载代码示例](#7.5 文档加载代码示例)

[第八章：RAG 高级优化](#第八章：RAG 高级优化)

[8.1 Hybrid Search 混合检索](#8.1 Hybrid Search 混合检索)

[8.2 多路召回](#8.2 多路召回)

[8.3 Query Rewrite](#8.3 Query Rewrite)

[8.4 Parent-Child Chunk](#8.4 Parent-Child Chunk)

[8.5 Agentic RAG](#8.5 Agentic RAG)

[8.6 Graph RAG](#8.6 Graph RAG)

[8.7 其他RAG](#8.7 其他RAG)

8.8未来趋势

[第九章：RAG 项目落地最佳实践](#第九章：RAG 项目落地最佳实践)

[9.1 知识库建设原则](#9.1 知识库建设原则)

[9.2 Chunk 优化](#9.2 Chunk 优化)

[9.3 Prompt 优化](#9.3 Prompt 优化)

[9.4 幻觉控制](#9.4 幻觉控制)

[9.5 性能优化](#9.5 性能优化)

[第十章：RAG 应用场景](#第十章：RAG 应用场景)

[10.1 企业知识助手](#10.1 企业知识助手)

[10.2 智能客服](#10.2 智能客服)

[10.3 法律与医疗](#10.3 法律与医疗)

[10.4 教育培训](#10.4 教育培训)

[10.5 代码知识库](#10.5 代码知识库)

总结

本培训文档系统讲解 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术的原理、架构、核心组件与工程实践，重点覆盖向量数据库、文档切分、Embedding 嵌入模型、检索增强生成流程以及本地知识库问答系统的构建。

第一章：RAG 技术概述

1.1 什么是 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合"信息检索"和"大语言模型生成"的技术架构。它通过从外部知识库中检索相关内容，再将结果作为上下文输入大模型，从而解决模型知识过期、幻觉、私有知识缺失等问题。

1.2 RAG 的核心目标

• 解决大模型知识时效性问题

• 支持企业私有知识问答

• 降低模型幻觉

• 提升回答准确率

• 构建企业 AI 助手

1.3 RAG 的整体流程

用户问题 → 问题向量化 → 向量检索 → 返回相关文档 → 拼接 Prompt → 大模型生成答案

1.4 RAG 与传统微调区别

RAG 不需要重新训练模型，而是通过动态检索知识库增强回答；微调则需要重新训练模型参数。RAG 更适合知识频繁变化的场景。

第二章：RAG 系统架构

2.1 RAG 架构组成

RAG 系统一般包含：

• 文档加载器（Document Loader）

• 文档切分器（Text Splitter）

• Embedding 嵌入模型

• 向量数据库

• Retriever 检索器

• Prompt 模板

• LLM 大语言模型

2.2 在线推理流程

步骤如下：

① 用户输入问题

② 问题进行向量化

③ 向量数据库相似度检索

④ 返回 Top-K 相关片段

⑤ 拼接 Prompt

⑥ LLM 基于上下文生成答案

2.3 离线知识入库流程

原始文档 → 清洗 → 切分 Chunk → Embedding → 写入向量数据库

第三章：文档切分（Chunking）

3.1 为什么需要文档切分

大模型上下文窗口有限，Embedding 模型也存在最大 Token 限制，因此必须对长文档进行切分。

3.2 常见切分策略

• 固定长度切分

• 递归切分

• 按段落切分

• 按语义切分

• Markdown 标题切分

3.3 Chunk Size 与 Overlap

Chunk Size 表示每个文本块大小；Overlap 表示块之间重叠区域。合理的 overlap 可以减少上下文断裂问题。

3.4 切分实践建议

推荐：

• 技术文档：500~1000 tokens

• FAQ：200~500 tokens

• 使用 10%~20% overlap

第四章：Embedding 嵌入模型

4.1 什么是 Embedding

Embedding 是将文本映射为高维向量的过程，使语义相近的文本在向量空间距离更近。

4.2 向量相似度计算

常见算法：

• Cosine Similarity（余弦相似度）

• 欧氏距离

• 点积

4.3 主流 Embedding 模型

• BGE 系列

• Qwen系列

• text-embedding-3-large

• m3e

• E5

• Instructor

4.4 中文 Embedding 选型

中文场景推荐：BGE-large-zh、m3e-large、bce-embedding-base_v1。

4.5 Embedding 模型评估指标

• Recall@K

• MRR

• nDCG

第五章：向量数据库

5.1 什么是向量数据库

向量数据库 是专门用于存储、管理、检索高维向量 的专用数据库，主打相似性检索，是 AI、多模态检索、RAG 场景的核心组件。

5.2 主流向量数据库

• FAISS

• Milvus

• Chroma

• Weaviate

• Pinecone

5.3 向量检索原理

核心思想：通过 高效近似最近邻检索（ANN） 算法快速找到与查询向量最相似的 Top-K 向量。

1.向量化：用 Embedding 模型把非结构化数据转为固定维度的稠密向量，语义相近的数据向量距离更近。

2.建索引：对向量构建 ANN 索引，避免全量暴力计算距离，解决 "维度灾难"。

3.相似度计算 ：用余弦相似度 / 欧氏距离 / 点积衡量向量距离，返回最相似结果。

4.查询流程：输入→向量化→查索引→算相似度→返回 Top-N。

5.4、特点

  • 专门存储和检索高维向量（文本 / 图像 / 音频经 Embedding 模型转换的 "数字指纹"）。
  • 核心能力是相似性搜索（按向量距离找最相似结果），而非传统数据库的精确匹配。
  • 采用ANN 近似最近邻索引（如 HNSW、IVF），毫秒级返回海量数据中 Top-K 相似项。
  • 天然适配RAG、大模型记忆、多模态检索、智能推荐等 AI 场景。

5.5、优点

  • ✅ 语义检索强：理解含义，支持跨模态相似匹配，远超关键词检索。
  • ✅ 检索极快：亿级数据毫秒级响应，支撑高并发 AI 应用。
  • ✅ 大模型刚需 ：提供外部知识库，减少幻觉、实时更新知识。
  • ✅ 水平扩展好：分布式架构，易扩容处理海量向量。

5.6、缺点

  • ❌ 精度与速度权衡：ANN 牺牲少量召回率换速度；100% 精确则慢。
  • ❌ 成本高：高维向量存储 / 计算对硬件要求高，运维复杂。
  • ❌ 事务与复杂查询弱：不支持强 ACID、JOIN 与复杂聚合，不适合核心业务库。
  • ❌ 生态与标准化不足：产品兼容差，工具链薄弱，向量化可能损失信息。

5.7 常见索引结构

• IVF（倒排文件，分桶）

• HNSW（层次化导航小世界图）

• PQ（乘积量化）

• Flat（精确索引，暴力检索）

5.8 FAISS 实战特点

FAISS 适合本地部署与小规模知识库，部署简单、速度快。

持久化 = 手动 save/load，无事务、无版本、无原生分布式。

5.9 Milvus 企业级方案

Milvus 支持分布式部署、海量向量检索和 GPU 加速。

在 FAISS 之上封装了持久化、元数据、分布式、高可用

第六章：检索增强生成（Retrieval + Generation）

6.1 Retriever 检索器

Retriever 负责从向量数据库中召回相关文档。

6.2 Top-K 检索

一般会返回最相关的 K 个 Chunk。K 值过小可能丢失信息，过大会引入噪声。

6.3 Rerank 重排序

Rerank 模型用于对召回结果再次排序，提高最终相关性。

6.4 Prompt Engineering

Prompt 通常包含：

• 系统角色

• 检索内容

• 用户问题

• 输出要求

6.5 生成阶段

LLM 根据检索结果生成最终回答，实现"带知识依据"的回答。

第七章：本地知识库问答系统实战

7.1 项目目标

构建一个支持 PDF / Word / Markdown 文档问答的本地 RAG 系统。

7.2 技术栈

• Python

• LangChain、LangGraph

• FAISS

• HuggingFace Embedding

• Ollama / OpenAI API

• Streamlit

7.3 系统架构

7.4 环境安装

复制代码 
pip install pypdf
pip install docx2txt
pip install langchain
pip install langchain-huggingface
pip install faiss-cpu
pip install sentence-transformers
pip install streamlit

7.5 文档加载代码示例

复制代码 
#rag.py
# ===================== 1. 文档加载、切分 =====================
from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载 Word 文档
loader = Docx2txtLoader('RAG_原理与实战_培训文档.docx')
docs = loader.load()

# 文本切分
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
split_docs = splitter.split_documents(docs)

# ===================== 2. 构建 向量检索 + BM25 检索（混合检索核心） =====================
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# 新增：BM25 稀疏检索 & 混合检索器
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_classic.retrievers import EnsembleRetriever


# 2.1 初始化 Ollama Embedding 模型
embedding = OllamaEmbeddings(
    model="qwen3-embedding:0.6b",
    base_url="http://192.168.0.11:11434"
)

# 2.2 构建 FAISS 向量库 & 向量检索器
db = FAISS.from_documents(split_docs, embedding)
vector_retriever = db.as_retriever(k=3)

# 2.3 构建 BM25 关键词检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(split_docs)
bm25_retriever.k = 3

# 2.4 混合检索器（EnsembleRetriever 默认使用 RRF 融合）
# weights: [BM25权重, 向量检索权重]，可根据业务调整 0~1
hybrid_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
    weights=[0.4, 0.6]
)

# ===================== 3. 初始化 Ollama 对话大模型 + 构建 RAG 链 =====================
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_ollama import ChatOllama

# 对话 LLM
llm = ChatOllama(
    model="qwen3:1.7b",
    base_url="http://192.168.0.11:11434",
    temperature=0.3,
    num_ctx=2048,
    num_predict=512
)

# RAG 提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
你是专业的知识库问答助手，请严格根据下方参考文档内容回答用户问题。
如果文档中没有相关信息，请直接回答：「知识库中未查询到相关内容」，不要编造答案。

### 参考文档：
{context}

### 用户问题：
{question}

请给出简洁、准确的回答：
""")

# 组装 RAG 链路：替换为 混合检索器
rag_chain = (
    {"context": hybrid_retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# ===================== 4. LangGraph 工作流编排 =====================
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing import TypedDict, List

# 定义流转状态
class GraphState(TypedDict):
    question: str
    context: List[str]
    answer: str

# 检索节点：使用混合检索
def retrieve_node(state: GraphState) -> GraphState:
    print("【执行节点：混合检索(BM25 + 向量)】")
    query = state["question"]
    docs = hybrid_retriever.invoke(query)
    context = [doc.page_content for doc in docs]
    return {"context": context}

# 答案生成节点
def generate_answer_node(state: GraphState) -> GraphState:
    print("【执行节点：答案生成】")
    question = state["question"]
    answer = rag_chain.invoke(question)
    return {"answer": answer}

# 构建图
workflow = StateGraph(GraphState)
workflow.add_node("retrieve", retrieve_node)
workflow.add_node("generate", generate_answer_node)

workflow.add_edge(START, "retrieve")
workflow.add_edge("retrieve", "generate")
workflow.add_edge("generate", END)

rag_graph = workflow.compile()

# ===================== 5. 执行问答 =====================
if __name__ == "__main__":
    user_query = "什么是 RAG？"
    print(f"用户提问：{user_query}\n" + "="*60 + "\n")

    result = rag_graph.invoke({"question": user_query})

    # 输出结果
    print("="*60)
    print("🔍 混合检索召回片段：")
    for idx, text in enumerate(result["context"], 1):
        print(f"\n片段{idx}：\n{text}")

    print("\n" + "="*60)
    print("🤖 Ollama 模型回答：")
    print(result["answer"])

第八章：RAG 高级优化

8.1.1定义

融合BM25 关键词检索 与向量语义检索两种方式联合检索，综合两者优势提升召回效果。

两类检索特点

  • BM25：基于字词匹配，精准匹配关键词、专有名词，擅长字面命中
  • 向量检索：依托语义相似度匹配，理解同义、转述语句，擅长语义匹配

其中，

TF-IDF ：TF-IDF = 词频 (TF) + 逆文档频率 (IDF)，是文本检索、关键词权重 经典算法，常和倒排索引搭配使用。结合词在单篇文档的出现频次、在全部文档的稀有度计算权重，用来评判词语重要性、给检索结果排序；缺点是词频会无限累加，长文档容易占优。

BM25：TF-IDF 的优化版本，限制词频过度增长，还加入文档长度做归一化，排序效果更合理，是现在检索系统主流算法。工业界（Elasticsearch）现在默认用 BM25。

8.1.2工作流程

  1. 分别用 BM25、向量检索独立召回候选文本
  2. 对两份结果加权打分、融合排序
  3. 去重筛选，输出最终有效检索片段

8.1.3核心优势

  1. 兼顾字面精准度与语义理解能力
  2. 有效提升召回覆盖率，减少信息遗漏
  3. 适配口语、专业术语、同义改写各类提问

8.1.4应用定位

RAG 基础主流检索方案，常作为多路召回的基础检索单元。

8.2 多路召回

8.2.1定义

多路召回：使用 ** 多种不同检索器（Retriever）** 并行检索文档，汇总多来源结果，扩大信息覆盖范围。

8.2.2核心作用

规避单一检索器局限，减少信息漏召，提升检索素材完整度。

8.2.3常见检索器类型

  1. 稠密向量检索：语义相似度匹配
  2. 稀疏关键词检索：字词精准匹配
  3. 图谱检索：实体关系关联召回
  4. 层级索引检索：按目录、章节召回

8.2.4工作流程

  1. 拆分查询语句
  2. 多个检索器同时独立召回候选文本
  3. 合并、去重、筛选多路结果
  4. 送入后续排序、推理、生成环节

8.2.5优势

  1. 兼顾字面关键词与深层语义
  2. 覆盖不同结构文档，召回更全面
  3. 降低单一检索算法缺陷带来的遗漏

8.2.6适用场景

复杂问答、长文档检索、混合格式知识库 RAG 系统

8.3 Query Rewrite

8.3.1定义

Query Rewrite ：对用户原始提问做优化改写、扩写、拆分、补全、纠错，提升检索召回精度与覆盖度，让检索更容易匹配到有效文档。

8.3.2核心目的

  1. 修正口语化、歧义、残缺、错别字问题
  2. 补充隐含语义、关键词、限定条件
  3. 拆分复杂长问句，适配检索模型
  4. 统一表述措辞，贴合知识库文本用语
  5. 减少无效检索，拉高答案准确率

8.3.3常见改写方式

  1. 口语转书面

口语：帮我查下夏天去哪玩

改写：夏季适合出游的目的地推荐

  1. 补全缺失信息

原问：这款手机续航咋样

改写：该型号手机电池续航能力与使用时长

  1. 歧义消歧义

原问：苹果价格

改写：新鲜苹果市场售价 / 苹果手机售价

  1. 关键词扩充同义词

原问：如何减肥

改写：科学瘦身方法、减脂饮食运动技巧

  1. 复杂问句拆分

原问：公司营收和利润同比变化及原因

拆为：公司年度营收同比变化、利润变动成因

  1. 纠错修正

原问：人工智能发张趋势

改写：人工智能行业发展趋势

  1. 泛化 / 细化调整

太宽泛：历史名人故事 → 细化：唐代著名诗人生平故事

太细碎：今早 8 点地铁 3 号线客流 → 泛化：工作日早高峰地铁客流量

8.3.4在 RAG 中的作用

  • 原始问句模糊简短，检索极易漏资料
  • 重写后关键词更匹配索引库，召回相关上下文
  • 搭配 Graph RAG 时，重写实体、关系表述，方便图谱检索推理

8.3.5简单流程

用户原始提问 → 语义理解 → 纠错 / 补词 / 扩义 / 拆分 → 生成多条优化查询 → 批量检索 → 汇总结果生成回答

8.3.6典型应用场景

智能问答、文档检索、搜索引擎、知识库查询、电商商品搜索

8.4 Parent-Child Chunk

通过父子块机制兼顾检索精度与上下文完整性。

8.4.1核心定义

父子块是双层文档切片策略 ，把文档切分为父块（大块）和子块（小块），兼顾检索精准度与上下文完整性，解决普通固定切块的短板。

8.4.2切块规则

父块 Parent：分片尺寸大，保留完整语义、整段上下文，用于最终答案拼接、保证内容连贯。

子块 Child ：分片尺寸小，粒度精细，用于向量检索匹配，提升召回准确率。

8.4.3工作流程

  1. 文档先切分成大尺寸父块
  2. 每个父块再二次细分成多个小尺寸子块
  3. 仅把子块向量化存入向量库，检索时用子块精准匹配相关片段
  4. 命中子块后，反向溯源归属的原始父块
  5. 用完整父块上下文给到大模型，生成通顺完整回答

8.4.4解决的痛点

  • 小块检索：精准但上下文残缺，回答断章取义
  • 大块检索：语义完整但匹配粗糙，容易召回无关内容
  • 父子块：子块搜得准，父块看得全，两全兼顾

8.4.5优缺点

优点

  1. 检索召回精度更高
  2. 回答上下文完整，逻辑连贯
  3. 减少语义割裂、信息丢失
  4. 适配长文档、专业文档 RAG 场景

缺点

切片、存储、检索溯源开销略高于普通切块

8.4.6和普通单一切块对比

  • 普通切块：固定大小一层切片，精度和完整性只能二选一
  • 父子切块：双层联动，精准检索 + 完整上下文同时满足

8.4.7适用场景

企业知识库、技术文档、合同论文、长培训文档等对回答完整性、准确性要求高的 RAG 问答。

8.5 Agentic RAG

结合 Agent 能力，实现复杂任务推理。

8.5.1核心定义

Agentic RAG = 智能代理 + 检索增强生成

在传统 RAG 只做查资料、答问题基础上，加入 Agent 自主决策、规划、工具调用、多步推理能力，处理复杂多轮任务。

ReAct = Reason + Act （推理 + 行动）

是 Agent 最经典的决策运行模式。

核心原理

  1. Reason 推理：思考当前问题、判断缺什么信息、该做什么动作
  2. Act 行动：调用工具、检索、查询、执行操作
  3. 循环往复：推理→行动→观察结果→再推理，直到解决问题

8.5.2传统 RAG 局限

只能单次检索、单次问答，没法拆解复杂问题，不会主动思考步骤。

8.5.3Agentic RAG 核心能力

  1. 问题拆解：把复杂大题拆成多个小子问题
  2. 自主规划：判断需要查哪些文档、调用什么工具
  3. 多轮检索：一次查不到就多次补充检索资料
  4. 逻辑推理：整合多份信息推导结论
  5. 自我校验：判断答案是否够用，不足继续补查

8.5.4运行流程

  1. 接收复杂提问
  2. Agent 分析问题，拆分执行步骤
  3. 按需调用 RAG 检索知识库资料
  4. 多轮搜集、汇总信息
  5. 逻辑推理整合答案
  6. 输出完整可靠回复

8.5.5适用场景

多条件查询、资料对比、流程推理、复杂业务答疑、连环问题解答。

8.5.6部署searxng搜索引擎：

docker compose up -d

复制代码 
#docker-compose.yml
version: "3.8"

services:
  searxng:
    image: searxng/searxng:latest
    container_name: searxng
    restart: always
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./config:/etc/searxng
      - ./cache:/var/cache/searxng
    dns:
      - 223.5.5.5
      - 114.114.114.114
    environment:
      - SEARXNG_BASE_URL=http://0.0.0.0:8080/
      - SEARXNG_UWSGI_WORKERS=4

  redis:
    image: redis:alpine
    container_name: searxng-redis
    restart: always
    volumes:
      - ./redis-data:/data

#settings.yml
general:
  debug: false
  instance_name: "SearXNG"
  privacypolicy_url: false
  donation_url: false
  contact_url: false
  enable_metrics: true
  open_metrics: ''

brand:
  docs_url: https://docs.searxng.org/
  public_instances: https://searx.space
  wiki_url: https://github.com/searxng/searxng/wiki
  issue_url: https://github.com/searxng/searxng/issues

search:
  safe_search: 0
  autocomplete: ""
  autocomplete_min: 4
  favicon_resolver: ""
  default_lang: "auto"
  ban_time_on_fail: 5
  max_ban_time_on_fail: 120
  suspended_times:
    SearxEngineAccessDenied: 180
    SearxEngineCaptcha: 3600
    SearxEngineTooManyRequests: 180
    cf_SearxEngineCaptcha: 1296000
    cf_SearxEngineAccessDenied: 86400
    recaptcha_SearxEngineCaptcha: 604800
  formats:
    - html
    - json

server:
  port: 8080
  bind_address: "0.0.0.0"
  base_url: false
  limiter: false
  public_instance: false
  secret_key: "GTH6DXtR0sj1LiAD9yxyz39YWnFvw"
  image_proxy: false
  http_protocol_version: "1.0"
  method: "GET"
  default_http_headers:
    X-Content-Type-Options: nosniff
    X-Download-Options: noopen
    X-Robots-Tag: noindex, nofollow
    Referrer-Policy: no-referrer

valkey:
  url: redis://redis:6379/0

ui:
  static_path: ""
  templates_path: ""
  query_in_title: false
  default_theme: simple
  center_alignment: false
  default_locale: ""
  theme_args:
    simple_style: auto
  search_on_category_select: true
  hotkeys: default
  url_formatting: pretty

outgoing:
  request_timeout: 3.0
  pool_connections: 100
  pool_maxsize: 20
  enable_http2: true

plugins:
  searx.plugins.calculator.SXNGPlugin:
    active: true
  searx.plugins.hash_plugin.SXNGPlugin:
    active: true
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    active: true
  searx.plugins.unit_converter.SXNGPlugin:
    active: true
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    active: true
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    active: true
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    active: true
  searx.plugins.tracker_url_remover.SXNGPlugin:
    active: true

categories_as_tabs:
  general:
  images:
  news:
  it:

engines:
  - name: baidu
    baidu_category: general
    categories: [general]
    engine: baidu
    shortcut: bd
    disabled: false

  - name: baidu images
    baidu_category: images
    categories: [images]
    engine: baidu
    shortcut: bdi
    disabled: false

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8.6 Graph RAG

8.6.1基础定义

Graph RAG = 图检索增强生成，是RAG 检索增强生成 结合知识图谱 的进阶架构，核心用图谱的实体、关系、层级结构，替代传统纯文本检索，实现语义 + 关系双重推理。

核心组成：知识图谱

8.6.2知识图谱是结构化网状数据，基础三元组格式：

( 头实体，关系，尾实体)

例：(李白，朝代，唐朝)

图谱存储实体、属性、关联链路，天然自带逻辑关联。

结合知识图谱做关系推理的核心原理

  1. 传统 RAG 短板

只检索零散文本片段，无法识别实体关联、因果、从属、上下级关系，容易逻辑断裂、事实错乱。

  1. Graph RAG 改进逻辑

把文本信息结构化存入知识图谱，检索不再找段落，而是遍历图谱节点与关系链路，顺着实体关联推导隐藏信息。

  1. 关系推理三类常见形式
  • 直接推理：匹配三元组，直接调取已知关系
  • 链路推理：多跳关系推导，A→B→C，推出 A 与 C 隐含关系
  • 属性推理：依托实体属性、分类层级做逻辑判断

8.6.3Graph RAG 完整工作流程

  1. 文档图谱化

非结构化文本抽取实体、关系、属性，构建知识图谱。

  1. 查询实体解析

用户提问拆解出核心实体、意图关系。

  1. 图谱检索 + 关系遍历

在图谱中匹配实体，沿着关联关系做多跳游走检索。

  1. 逻辑关系推理

根据链路推导隐藏事实、因果、从属、对比关系。

  1. 图谱信息拼接

把推理出的结构化关系转为自然语言上下文。

  1. 大模型生成回答

依托带逻辑关系的图谱信息输出精准答案。

8.6.4核心优势

  1. 具备逻辑推理能力，不再局限表面文本理解
  2. 解决实体关联、溯源、因果类复杂问题
  3. 大幅减少事实幻觉，关系链路可溯源校验
  4. 支持多轮、多跳深度问答

8.6.5简单实例

提问：李白和杜甫是什么关系？

  1. 抽取实体：李白、杜甫
  2. 图谱匹配关系：(李白，好友，杜甫)、(二人，朝代，唐朝)
  3. 关系推理：推导二人同为唐代诗人、诗坛挚友
  4. 模型输出带逻辑关系的回答

8.6.6应用场景

智能问答、医疗诊断推理、金融风控关联分析、人物 / 事件溯源、法律条文关系检索、企业股权关系查询。

8.7 其他RAG

RAG-Anything （多模态RAG, 文本、图片、表格、公式）：https://github.com/HKUDS/RAG-Anything

MinerU （面向大模型、检索增强生成、智能体业务流的高精度文档解析引擎，支持将 PDF、Word、PPT、Excel、图片、网页解析为结构化 Markdown / JSON 格式）：

https://github.com/opendatalab/MinerU

OpenDataLoader PDF（一个开源的 PDF 解析工具，能从任意 PDF 中提取 Markdown、JSON 和 HTML 格式数据，在基准测试中排名第一（准确率 0.907），支持本地确定性解析和 AI 混合模式处理复杂页面、扫描件 OCR、表格公式等，适合 RAG 场景。）

https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf

8.8未来趋势

第九章：RAG 项目落地最佳实践

9.1 知识库建设原则

• 数据结构化

• 去重清洗

• 定期更新

9.2 Chunk 优化

Chunk 不宜过大，否则检索噪声增加。

9.3 Prompt 优化

明确要求"仅基于提供资料回答"。

9.4 幻觉控制

增加引用来源与可信度约束。

9.5 性能优化

• 批量向量化

• GPU 加速

• 缓存检索结果

第十章：RAG 应用场景

10.1 企业知识助手

企业制度、产品文档、研发知识问答。

10.2 智能客服

FAQ 自动问答与工单辅助。

10.3 法律与医疗

专业领域知识检索与辅助生成。

10.4 教育培训

教学资料智能问答。

10.5 代码知识库

代码仓库问答与 API 检索。

总结

RAG 已成为企业级大模型应用的重要架构。通过"检索 + 增强 + 生成"模式，可以有效解决大模型知识时效性与幻觉问题。随着 Hybrid Search、Graph RAG、Agentic RAG 等技术发展，RAG 将在企业 AI 场景中发挥越来越重要的作用。

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