一、从"查产品手册"说起：RAG的灵感来源

假设你朋友问你：“咱们公司新出的那款智能手机，电池能用多久啊？” 你虽然是公司员工，但这款手机是刚上市的，你还没记熟参数。这时候你会怎么做？

大概率是先找到公司的产品手册，翻到电池那一页，看到 “续航时间长达 48 小时”，然后告诉你朋友：“这款手机电池挺耐用的，能坚持 48 小时呢。”

你看，你做了两件事：一是 “查找资料”（翻产品手册），二是 “组织语言回答”（把查到的信息告诉朋友）。RAG 技术干的活儿和这个差不多，它让 AI 在回答问题前，先去查一查相关的资料，然后再根据资料生成答案，而不是瞎编乱造。

二、RAG 到底是啥？一句话说清

RAG（Retrieval - Augmented Generation）技术，简单说就是 “先检索、再生成” 的 AI 回答方式。“Retrieval” 是 “检索” 的意思，就是让 AI 从指定的资料里找相关信息；“Augmented Generation” 是 “增强生成” 的意思，就是 AI 根据找到的信息，生成更准确的回答。

打个比方，普通 AI 就像一个记性不太好的人，回答问题全靠脑子记，记不清就瞎猜；而用了 RAG 技术的 AI，就像一个带了 “小抄” 的人，回答前先看看 “小抄”（检索资料），再照着 “小抄” 说，自然不容易出错。

三、RAG 技术的 “三步曲”：怎么让 AI 带上 “小抄”

RAG 技术的工作过程主要分三步，咱们还是用上面 “查手机续航” 的例子来对应着说：

第一步：准备 “小抄”—— 资料处理

公司的产品手册就是 “小抄”，但 AI 可看不懂整本手册，得先处理一下。就像你会把手册里的重点内容划出来一样，AI 会把资料拆成一小块一小块的（比如一段话、一个知识点），再把这些小块变成向量（关于向量的知识，前面咱们讲过，就是把文字变成一串数字）。然后把这些向量存到一个专门的 “数据库” 里，方便后面查找。

对应到例子里，就是把产品手册里关于电池续航的内容 “48 小时续航” 单独拆出来，变成向量后存好。

第二步：查找 “小抄”—— 信息检索

当你朋友问 “电池能用多久” 时，AI 会先把这个问题也变成向量，然后去刚才的数据库里找。怎么找呢？就是比较问题的向量和数据库里各个资料块的向量，找到最像的那个（距离最近的向量）。

这就像你听到 “电池能用多久”，就知道要去手册里找和 “电池”“续航” 相关的内容，而不是去看摄像头参数。AI 通过向量比较，很快就能定位到 “48 小时续航” 这个资料块。

第三步：照着 “小抄” 回答 —— 生成答案

找到相关资料后，AI 就会把资料里的信息和问题结合起来，生成一句通顺的回答。比如把 “48 小时续航” 变成 “这款手机电池挺耐用的，能坚持 48 小时呢”。

这一步就像你把查到的参数，用更口语化的方式告诉你朋友，让他更容易理解。

四、RAG 技术为啥这么重要？解决 AI 的 “老毛病”

普通大语言模型有两个大问题，而 RAG 技术正好能对症下药：

1. 解决 “一本正经地胡说八道”

大语言模型有时候会 “创造” 信息，明明不知道答案，却硬编一个出来，而且编得还挺像那么回事。这是因为它的训练方式是 “预测下一个词”，更擅长模仿人类的语言风格，而不是保证信息准确。

RAG 技术让 AI 必须根据检索到的资料回答，相当于给它加了个 “紧箍咒”，资料里没有的信息，它就不能乱编，大大减少了 “胡说八道” 的概率。

2. 解决 “知识过时、范围有限”

大语言模型的知识截止到某个时间点（比如 GPT - 4 截止到 2023 年 10 月），之后发生的事儿它都不知道；而且它也没办法记住你的私人信息、公司内部资料。

RAG 技术可以把最新的新闻、你的个人笔记、公司文档等作为 “检索资料”，让 AI 的知识范围 “与时俱进”，还能针对特定领域给出专业回答。比如用公司的最新财报作为资料，AI 就能准确回答 “今年公司利润增长了多少”。

五、RAG 技术的 “好搭档”：和向量化密不可分

前面咱们提到，RAG 技术在处理资料和检索信息时，都用到了 “向量”。其实，RAG 和向量化是 “黄金搭档”：

• 向量化把文字变成向量，让 AI 能 “理解” 文字的含义，这样在检索时，才能准确找到和问题相关的资料。如果只是简单地关键词匹配，可能会漏掉意思相近但用词不同的内容。比如问题是 “手机能用多长时间”，关键词是 “用多长时间”，但资料里是 “续航时间”，这时候向量的相似度比较就能帮 AI 找到它们的关联。

• 有了向量化，检索速度也会大大提升。面对成千上万的资料，AI 通过向量计算，几毫秒就能找到最相关的内容，不会让你等太久。

六、RAG 技术的应用场景：这些地方都在用

RAG 技术已经在很多领域发挥作用了，看看这些你可能接触过的场景：

1. 企业知识库问答

很多大公司都有自己的知识库，里面有规章制度、产品信息、技术文档等。用 RAG 技术搭建的问答系统，员工可以直接问 “报销流程是什么”“这个零件的规格是多少”，系统会从知识库中找到对应的内容，快速给出答案，不用再让人翻来翻去查资料。

2. 智能客服

你在网上买东西，问客服 “这个衣服洗了会缩水吗”，客服系统不是靠人工回复，而是通过 RAG 技术，从产品详情页、售后说明里找到关于 “缩水” 的信息，比如 “此面料经过预缩处理，正常洗涤不会缩水”，然后自动回复你。这样客服效率更高，回答也更准确。

3. 个人知识管理

一些笔记软件（比如 Notion、Obsidian 的插件）用了 RAG 技术，你可以把自己的日记、读书笔记、工作记录都存进去，然后问 “我上次记的那个旅行攻略里，推荐的餐厅叫什么”，软件会从你的笔记里找到对应的内容回答你，就像一个 “私人记忆助手”。

4. 新闻资讯助手

如果把每天的新闻作为检索资料，RAG 技术就能让 AI 回答 “今天有什么重要的科技新闻”“某某事件的最新进展是什么”，而且答案都是基于当天的新闻，保证时效性。

七、用 RAG 技术要注意啥？这些 “坑” 得避开

虽然 RAG 技术很有用，但用的时候也有需要注意的地方：

1. 资料质量很重要

如果用来检索的资料本身就是错的，那 AI 生成的答案也会错。比如资料里写 “手机续航 24 小时”，但实际是 48 小时，那 AI 肯定会告诉你错的信息。所以一定要保证资料的准确性。

2. 资料更新要及时

如果资料很久没更新，RAG 技术也会 “过时”。比如公司的报销流程改了，但知识库没更新，那员工问到相关问题时，得到的还是旧信息。所以要定期更新检索用的资料。

3. 别让 “检索” 拖慢速度

如果资料太多，或者检索方法没优化，可能会导致 AI 回答变慢。这就需要合理管理资料，比如定期清理没用的内容，选择高效的检索工具。

八、普通人怎么体验 RAG 技术？试试这些工具

如果你想感受一下 RAG 技术的效果，不用自己开发，这些现成的工具可以试试：

• ChatPDF：把 PDF 文件上传上去，就可以针对 PDF 内容提问，它会从 PDF 里找答案，这就是典型的 RAG 应用。比如上传一份合同，问 “这个合同的有效期是多久”，它会直接告诉你答案在合同的第几页第几行。

• LangChain + 知识库：如果你稍微懂点技术，可以用 LangChain 框架（前面咱们也讲过）搭建一个简单的 RAG 系统，把自己的文档作为资料，让 AI 基于这些文档回答问题。

• 企业内部工具：很多公司的内部聊天工具里，都集成了 RAG 功能，员工可以直接在聊天框里问公司相关的问题，系统会自动从内部资料里找答案。