一、RAG简介

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG），简单来说，就是大模型+外部数据。

RAG主要解决大模型在实际落地应用中面临的如下问题：
数据安全：大模型训练需要大量数据，企业无法共享私有数据。
成本高昂：大模型训练成本高昂，企业无法承担。
领域知识：通用大模型解决垂直领域内的问题效果欠佳。
过时知识：当知识更新时，大模型无法即时更新。
幻觉问题：大模型有时会出现“胡说八道”的现象，在实际应用中的准确率无法得到保障。
长尾知识：大模型对长尾知识无法完全覆盖。

二、RAG架构

RAG架构如上图所示，主要包括如下模块：
入库：RAG流程的准备阶段，负责外部数据的采集、清洗、分块，通过数据增强、对比学习等AI技术生成向量表示，导入到向量数据库中。

输入：负责对用户查询进行理解优化，提升检索和生成模块的效果，包括意图识别、查询改扩写等子模块。

检索：RAG中的R，即Retrieval模块，优化后的用户查询通过检索器在数据库中召回相关内容，然后经过排序子模块，输出结果到生成模块。

• 召回：多路召回模式，检索器包括稠密检索、稀疏检索、迭代检索、多跳检索、主动检索、混合检索等。
• 排序：对召回结果进行重排、去重、过滤等操作，使输入到生成模块的检索结果与用户输入更相关。

生成：RAG中的G，即Generation模块，负责生成最终的输出结果。

• 大模型：根据实际情况，选择合适的大模型。
• 融合：根据实际需求，融合生成最终的输出结果。

三、RAG应用

RAG主要可以完成补全、问答、总结、摘要等生成式任务，广泛应用在金融、医疗、法律、经济、电商等诸多领域。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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