以输出倒逼自己输入

一，检索增强技术的由来

为什么需要RAG？

尽管大语言模型展现出惊人的通用能力，但其固有缺陷推动了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的发展：

• 知识的局限性：受限于训练数据的时效性和封闭性，难以动态融入实时更新的公共数据或企业内部的专有知识；
• 幻觉现象：模型可能生成看似合理实则错误或虚构的内容，导致事实性错误；
• 上下文限制：固定长度的上下文窗口限制了复杂场景下的深度推理能力。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术是由Facebook AI团队于2020年提出的创新范式，其核心在于构建「检索→融合→生成」的协同机制：先通过信息检索从海量文档库中精准召回相关知识片段，再将这些证据注入语言模型作为生成依据，从而显著提升回答的事实性和逻辑性。这种架构既保留了预训练模型的强大生成能力，又突破了其知识边界的限制。

二，传统RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心目标是通过整合外部知识库的信息，辅助大语言模型生成兼具准确性与丰富性的文本内容。其标准实施流程包含以下关键环节：
RAG实现的流程：

1. 知识库构建
   • 数据采集：支持多种格式文档接入（Word/TXT/PDF/CSV等），兼容结构化与非结构化数据；
   • 分块处理：按预设规则（如字符数限制、语义单元划分）将文档拆解为可管理的文本块；
   • 向量化转换：使用嵌入模型（Embedding Model）将文本块转化为向量表示，存储至向量数据库（如FAISS/Pinecone），实现高效的语义检索。
2. 检索模块
   • 查询编码：将用户输入的自然语言问题通过相同嵌入模型转换为查询向量；
   • 相似度匹配：在向量空间中快速定位与查询语义最接近的文本块，并返回相关性最高的前N个结果；
   • 上下文过滤：可选地应用元数据筛选（如时间范围、文档类别）提升检索精度。
3. 生成模块
   • 上下文整合：将原始问题与检索得到的关联文本共同注入提示模板；
   • 答案生成：大语言模型基于增强后的上下文信息进行推理，输出兼顾事实准确性与语言流畅性的最终答案。
     

三，Graph RAG技术

传统RAG技术存在的问题

• 检索结果缺乏全局语义协调：基于向量相似度的检索本质是局部最优解，可能遗漏全局视角下更重要的关联信息。
• 结构化知识表达能力弱：真实世界的知识天然具有层级和关联（如组织结构图、产品分类树、科研范式演进）。纯文本检索难以捕捉实体间的拓扑关系（父子/包含/并列/时序等）。
• 上下文碎片化：传统 RAG 仅检索局部相关的文本片段（Chunks），导致模型只能看到孤立的「证据岛」。当问题涉及跨段落的逻辑推理（如因果链、时间线、多步骤推导）时，分散的片段难以支撑完整语境。

Graph RAG技术

Graph RAG 技术是对传统 RAG 架构的重要升级，其核心在于将知识图谱与大语言模型深度融合。相较于传统 RAG 仅向模型输入非结构化文本块的方式，Graph RAG 额外提供结构化实体信息——包括实体本身的文本描述、属性特征及其与其他实体的关系网络。这种融合使每个输入记录具备更丰富的上下文表征，显著提升了模型对专业术语、复杂概念及跨实体关联关系的理解能力。

其核心优势在于：

• 从平面到立体：将一维文本序列升级为多维知识网络
• 从被动匹配到主动推理：利用图结构引导模型进行可控的多跳推理
• 从静态快照到动态系统：支持知识的持续演化和实时推理

这种演进符合认知科学原理——人类专家解决问题时，依赖的不是孤立的事实碎片，而是大脑中组织良好的知识网络。

图结构的优势就在于：可以在图谱中建立实体之间的关系，从而可以更全面的检索到全局的信息。
如此一来在进行检索时，就可以从图谱中检索到与问题相关的所有信息，从而可以更全面的检索到全局
的信息。