检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。RAG是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，旨在通过动态引入外部知识库，提升大语言模型（LLM）生成答案的准确性、专业性和时效性。同时RAG是解决大模型幻觉问题，提升数据安全，降低知识局限性的重要手段。

一、RAG起源与发展

RAG的概念最早由Patrick Lewis及其团队在2020年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出。其核心目标是通过结合外部知识检索与大语言模型（LLM）的生成能力，解决LLM的知识局限性与幻觉问题。

“RAG研究技术树”涵盖预训练、微调和推理三个阶段。随着大语言模型（LLMs）的兴起，RAG研究早期聚焦于利用LLMs的上下文学习能力，主要集中在推理阶段。后续研究逐步深化，将RAG与LLMs的微调紧密结合。同时，研究者也在探索通过检索增强技术优化预训练阶段的语言模型。

[检索增强生成（RAG）与检索增强大型语言模型（RA-LLMs）各类方法的系统性归类（核心设计焦点、提出时间及影响力）]

二、RAG框架

RAG（检索增强生成）的基本框架可分为两个核心阶段：知识库构建和知识库应用，其架构设计旨在通过动态检索外部知识增强大模型的生成能力，同时解决数据时效性、安全性与幻觉问题。

以下是其核心流程与技术要点：

1.知识库构建阶段

数据准备与处理

• 数据来源：整合多格式数据（如PDF、数据库、网页、图像等），覆盖结构化与非结构化数据。
• 数据清洗：过滤噪声（如特殊字符、重复内容）、提取元数据（文件名、时间等），确保数据质量。
• 文本分割：根据语义完整性或固定长度分割文本，以适配嵌入模型输入限制。例如，按段落分割或滑动窗口分块。

向量化与存储

• 嵌入模型：使用如Sentence-BERT、OpenAI Embedding等将文本转化为高维向量。
• 向量数据库：将向量存入数据库（如FAISS、Milvus），支持高效相似性检索。

2.知识库应用阶段

用户提问与检索

• 查询向量化：将用户问题转化为向量（与知识库构建使用相同嵌入模型）。
• 语义检索：通过余弦相似度等算法从向量库中召回Top-K相关文本块。
• 重排序优化（可选）：引入交叉编码器（Cross-Encoder）对候选结果二次排序，提升相关性

提示工程与生成

• 上下文注入：将检索结果与用户问题拼接为Prompt。
• 大模型生成：调用LLM（如GPT-4）生成答案，并限制输出格式以提高事实性。
  

三、RAG框架范式发展历程

四、RAG优点

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成能力，显著提升了AI模型的实用性和可靠性。

1.知识动态更新与时效性

• 实时信息整合：RAG无需重新训练模型，即可通过更新外部知识库获取最新数据；
• 跨领域知识扩展：支持多模态数据源（文本、图像、音视频等）的检索与融合。

2.精准性与可信度提升

• 减少幻觉现象：通过引用来源明确的权威数据（如专利库/法律条文），降低编造风险。
• 可追溯与透明性：回答中明确标注信息出处，用户可直接追溯原始数据，增强信任。

3.成本与效率优化

• 支持模块化架构，检索器与生成器可独立升级。无需重新训练千亿参数大模型，只需构建专属知识库。

4.安全与场景定制化

• 数据权限管控：通过知识库权限分层（如仅开放公共政策库、限制内部机密数据），实现敏感信息隔离。

• 垂直领域深度适配，可针对行业需求定制检索策略。

5.生成质量增强

• 逻辑推理能力强化，多语言与多模态支持
  

五、RAG企业应用场景

RAG技术正成为企业智能化转型和人工智能升级的核心力量。从精准解析产品手册实现秒级响应，到动态检索私有文档消除AI“幻觉”；从零成本更新知识图谱，到突破关键词匹配实现语义级问答—RAG以“检索+生成”双轮驱动，让机器真正理解业务逻辑。更值得期待的是，模态扩展能力已打破数据边界，用户仅需一张图片、一段语音，即可触发“图搜文”“语音溯源”的智能交互。

拥抱RAG技术，让智能系统成为业务发展的智慧伙伴。

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