RAG技术全面解析

。从闭卷考试到开卷考试的AI革命——RAG。 RAG定义：RAGretrievalaugmentedgeneration，检索增强生成，是一种结合检索和生成的AI技术。通俗来说：它让大语言模型如ChatGPT从闭卷考试变成开卷考试。当用户提问时，AI会先通过查资料，检索外部知识库获取相关信息，再结合这些资料生成答案。 传统AI的痛点：直接生成答案，可能因知识不足、数据过时或输入限制，导致编造错误幻觉。 RAG的核心价值：通过检索加生成两步走，既减少错误，又能灵活更新知识库，无需重新训练模型。 为什么需要RAG：解决大模型的三大短板：幻觉问题：传统大模型可能凭空编造答案，例如错误的历史事件或科学概念，而RAG通过引用权威知识库减少此类错误。 知识时效性：大模型的训练数据一般是固定的，如ChatGPT3.5的数据截止于2023年，而RAG可通过更新知识库快速获取最新信息，如2025年的新闻。 长文本处理：大模型输入长度有限，RAG通过分块检索，仅提取相关片段，突破上下文限制。 RAG如何工作：4步流程拆解：索引ing（将文档如PDF、网页切分成小块，转化为向量存入数据库，方便快速检索。）检索retrieval（检索用户提问，从知识库获取相关信息。）生成response（结合检索到的信息，生成答案。）更新知识库（随时更新知识库，获取最新信息。）