一文讲清AI人工智能系统之知识库检索生成技术RAG

摘要：本文全面阐述了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术在人工智能知识库中的核心原理、功能和应用场景。RAG通过结合检索模型和生成模型，将知识库中检索到的相关信息作为上下文输入生成模型，从而提升生成结果的准确性和知识覆盖范围。

文章重点介绍了RAG的动态知识整合与增强能力，包括利用密集向量检索、关键词匹配和知识图谱推理等技术，从结构化或非结构化数据中提取上下文信息，并通过生成模型生成高质量答案。此外，文章还探讨了RAG在语义理解、多跳推理、动态知识更新和轻量化部署等方面的优势，展示了其在问答系统、实时推理、知识管理和领域特定任务中的广泛应用。通过标准化的检索与生成流程，RAG有效减少了生成模型的幻觉现象，提升了系统的实用性和可靠性，为人工智能技术在多领域的深入应用提供了重大支持。

本文将深入探讨知识库检索生成技术RAG的基本概念、工作流程、关键技术及其应用场景等内容，旨在为读者提供全面而深刻的理解。具体内容请参阅下文。

一、AI大模型环境

1.访问Linux系统

2.运行DeepSeek大模型

二、AI人工智能知识库检索生成技术RAG

1.什么是知识库检索生成技术RAG

说明：AI人工智能知识库检索生成技术RAG是一种结合信息检索与生成模型的技术框架，目的是通过动态获取外部知识库中的相关信息并将其作为上下文输入生成模型，从而提升生成式人工智能系统的准确性、知识覆盖范围和实用性。

该技术的核心包括两个阶段：第一，利用检索模块（如密集向量检索、关键词匹配或知识图谱推理）从结构化或非结构化知识库中提取与用户查询相关的上下文信息；其次，将检索到的上下文与用户输入结合，输入生成模型（如GPT、DeepSeek）以生成高质量的答案或内容。

RAG 技术广泛应用于开放领域问答、知识管理、文档生成和实时推理等场景，通过动态知识整合、语义理解、多跳推理和实时更新等能力，显著减少生成模型的幻觉现象（Hallucination），提升系统的可靠性和智能化水平。

2.知识库检索生成技术RAG的工作原理

说明：RAG技术通过结合信息检索与生成模型的优势，先依据输入查询从大规模文档集合中检索出相关文段，再将这些文段作为上下文输入到生成模型中，以生成更精准、更有信息量的回答。

3.知识库检索生成技术RAG的核心技术

说明：RAG的核心技术在于其融合了基于神经网络的检索机制和生成模型，通过上下文相关的文本片段检索增强生成过程，实现对输入查询的精准且信息丰富的响应生成。

4.知识库检索生成技术RAG的应用场景

说明：RAG技术适用于需要高精度信息查询与复杂自然语言处理的任务场景，如智能问答、个性化推荐、文档摘要生成及专业领域知识的自动化整理与分析。

5.知识库检索生成技术RAG的发展趋势

说明：RAG技术的发展趋势是朝着更高效的知识检索、更精准的内容生成以及更强的多模态处理能力方向演进，以适应日益增长的信息处理需求和复杂应用场景。

三、知识库检索生成技术RAG的使用实例

1.知识库检索生成技术RAG实际使用案例

说明：知识库检索生成技术RAG通过动态整合知识库中的信息并结合生成模型生成高质量内容，在客户支持、医疗健康、新闻摘要、电子商务和智能助手等领域展现了广泛的应用价值。其核心优势在于实时性、个性化和高效性，为各行业的智能化发展提供了有力的技术支持。

2.构建RAG知识库

说明：这里使用DeepSeek+AnythingLLM构建本地知识库，涉及AnythingLLM中RAG和LLM（大语言模型）、Embedding（嵌入模型） 和 VectorDB（向量数据库）相关配置。

(1)创建工作区

说明：AnythingLLM 中的工作区之间是相互独立的，不同的工作区拥有不同的的知识库。

(2)配置LLM大模型

说明：配置LLM大数据模型为DeepSeek-r1:14b。

(3)配置Embeding

说明：配置嵌入模型为nomic-embed-text。

3. 使用RAG知识库

(1)构建RAG知识库

说明：在使用RAG本地知识库之前，需要先上传文件、数据等知识库内容，并保存到向量数据库中。

第一步：上传文件

第二步：迁移到RAG知识库

第三步：保存并嵌入

(2)使用RAG知识库

说明：部署完RAG知识库操作后，可以进行对话，有针对性的进行提问，可以看到模型在回答时会结合RAG知识库内容进行回答。

实例一：请问怎么启动商管应用程序？RAG的回答如下图

备注：这个案例完全体现了RAG知识库的工作原理，搭建RAG知识库的目的是通过从外部知识库（非LLM本身）检索相关信息来辅助大语言模型（LLM本身）生成更精准、更及时的具有个性化的文本内容。