1、什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在通过引入外部知识库，增强大语言模型（LLM）的生成能力，解决其固有缺陷，如知识更新滞后、幻觉（生成不准确内容）和领域知识不足等问题。其核心是通过检索相关外部信息，将这些信息与大模型内部知识结合，生成更准确、可靠的回答。

2、RAG的工作流程

1. 知识库准备：将文档分块、清洗并转化为向量表示，存入向量数据库。
2. 检索阶段：用户提问被向量化后，通过语义匹配从知识库中检索最相关的信息片段。
3. 生成阶段：将检索到的信息与原始问题整合为提示词（Prompt），输入大模型生成最终答案。
   • 例如，当用户询问“Sam Altman被解雇后复职的细节”时，RAG会从最新新闻库中检索相关事件信息，再让大模型基于这些信息生成回答。

3、大模型与RAG的关系

大模型（如GPT、Llama等）是RAG技术的核心驱动力，而RAG则是大模型能力的扩展与补充，两者形成协同关系：

1. 弥补大模型的固有缺陷

• 知识更新滞后：大模型依赖训练数据，无法获取新知识（如2023年后的信息）。RAG通过实时检索外部知识库（如最新文档、数据库），赋予模型动态更新能力。
• 减少幻觉：大模型可能生成虚构内容，RAG通过检索权威信息约束生成过程，提升答案的可信度。
• 垂直领域适配：大模型在专业领域（如法律、医疗）知识不足，RAG可引入领域知识库增强专业性。

2. 技术协同与功能分工

• 大模型作为生成引擎：负责语言理解、逻辑推理和文本生成，是RAG的“大脑”。
• RAG作为外挂知识模块：提供实时数据支持，是模型的“外部记忆库”。
  例如，在智能客服中，大模型解析用户意图，RAG从企业知识库中检索产品信息，共同生成精准回答。

3. 应用场景的拓展

• 问答系统：结合企业知识库，快速解答内部员工的专业问题。
• 智能客服：动态检索产品手册与用户反馈，提供个性化服务。
• 数据分析：通过自然语言查询实时数据库，生成可视化报告。
• 多模态融合：结合知识图谱与多模态数据（如图像、表格），支持复杂推理任务（如财务报告生成）。

4、RAG的技术演进与未来趋势

1. 进阶RAG与模块化设计

• 进阶RAG通过优化检索策略（如元数据过滤、重排序）和索引方法（如知识图谱），提升效率与准确性。
• 模块化RAG允许灵活调整流程（如检索→生成→验证），适配不同场景需求。

2. 与其他技术的结合

• 知识图谱：增强实体关系理解，解决多跳推理问题（如“某药物的副作用与哪些基因相关？”）。
• 多模态大模型：整合文本、图像等数据，支持更复杂的交互场景（如医疗影像诊断辅助）。

3. 新型技术挑战

• SEARCH-R1：将搜索引擎直接嵌入大模型推理过程，支持多轮动态检索，进一步突破传统RAG的局限性。

总结

RAG通过“检索+生成”的协同机制，将大模型的语言能力与外部知识库的动态信息结合，显著提升了生成内容的准确性与实用性。两者的关系可概括为：大模型提供基础智能，RAG赋予实时知识与领域深度。未来，随着多模态融合与检索技术的优化，RAG将成为企业智能化转型的核心工具之一。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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