一、RAG简介
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG），简单理解就是 “大模型 + 外部数据” 的组合模式 —— 通过调取外部数据辅助大模型生成内容，核心解决大模型落地时的实际痛点：
数据安全问题：企业私有数据敏感，无法共享给大模型用于训练，存在泄露风险；
训练成本过高：大模型全量训练耗费巨大，多数企业难以承担这一成本；
领域适配不足：通用大模型对垂直领域（如医疗、金融）的专业问题，解决效果欠佳；
知识更新滞后：当行业知识迭代时，大模型无法即时同步最新信息，输出易过时；
模型幻觉风险：大模型可能出现 “一本正经胡说八道” 的情况，实际应用准确率难保障；
长尾知识缺失：大模型难以覆盖低频、小众的长尾知识，特殊场景下易 “卡壳”。

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。

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