一文了解 RAG 与知识增强

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🎯 为什么需要 RAG 与知识增强

大语言模型（LLM）如 Qwen、GPT-4、Claude 虽然“知识渊博”，但存在三大致命问题：

1. 知识过时：训练数据截止于 2023 或 2024，无法回答最新事件。
2. 幻觉严重：容易“一本正经胡说八道”，编造不存在的事实。
3. 领域无知：对企业私有数据、专业文档、内部知识库一无所知。

✅ RAG（Retrieval-Augmented Generation） 就是解决方案：
让大模型“学会查资料”，边检索边回答，有据可依，减少幻觉。

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一、RAG 是什么？核心思想图解

用户提问 → 检索器从知识库中查找相关文档 → 将文档+问题一起喂给大模型 → 生成有依据的回答

📌 核心公式：

RAG = 检索（Retrieve） + 增强（Augment） + 生成（Generate）

✅ 优势：

• 不用重新训练模型，成本低、见效快
• 知识可随时更新（只需更新知识库）
• 回答可溯源（附带参考文档）
• 减少幻觉，提高可信度

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二、RAG 系统五大核心模块

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1️⃣ 文档加载与切分（Document Loading & Chunking）

把 PDF、Word、网页、数据库等“知识源”变成模型可读的文本块。

🔹 常见格式支持：

• PDF（PyPDF、pdfplumber）
• Word / PPT（python-docx、pptx）
• HTML / Markdown
• 数据库（SQL → 文本）
• 代码仓库（GitHub）

🔹 切分策略（Chunking）：

• 固定长度切分：每 512 Token 一切（简单但可能切断语义）
• 按标题/段落切分：保留语义完整性（推荐）
• 滑动窗口切分：重叠切分，避免边界信息丢失
• 语义切分：用 LLM 或 Sentence-BERT 判断语义边界（高级）

📌 工具推荐：LangChain DocumentLoaders、LlamaIndex、Unstructured

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2️⃣ 向量化与索引（Embedding & Indexing）

把文本块变成向量，存入向量数据库，支持快速相似度检索。

🔹 Embedding 模型选择：

模型	语言	优势	推荐场景
text-embedding-3-small（OpenAI）	多语	速度快、API 稳定	商业项目
BGE（BAAI）	中英	中文效果 SOTA	中文项目首选
E5 / E5-mistral	多语	开源、可微调	研究/私有部署
Jina Embeddings	多语	支持 8K+ 长文本	长文档场景

✅ 中文项目强烈推荐：BGE-M3（支持多向量、稀疏检索、中英混合）

🔹 向量数据库：

数据库	优势	适用场景
FAISS（Meta）	快、轻量、开源	本地/研究项目
Chroma	简单易用、Python 友好	快速原型
Weaviate	支持混合检索、可扩展	企业级应用
Milvus / Zilliz	高性能、分布式	大规模生产环境
Pinecone	全托管、API 简单	无运维需求项目

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3️⃣ 检索（Retrieval）—— 找到最相关的“参考资料”

🔹 传统检索：语义相似度（Dense Retrieval）

• 用 Embedding 计算余弦相似度
• 返回 Top-K 最相似文档

🔹 高级检索技术：

🌟 HyDE（Hypothetical Document Embeddings）

2023 年提出，让大模型先“幻想”一个答案，再用这个答案去检索！

📌 步骤：

1. 用户问：“如何配置 Qwen 的 LoRA 微调？”
2. 让 LLM 生成一个“假设答案”（即使不准也没关系）
3. 用这个“假设答案”去向量库检索
4. 检索结果往往比直接用问题检索更准！

✅ 优势：解决“问题简短、语义模糊”导致的检索失败。

📌 示例代码（LangChain）：

from langchain.retrievers import HyDE
retriever = HyDE.from_llm(llm, base_retriever)

🌟 混合检索（Hybrid Search）

• 结合 语义检索（Embedding） + 关键词检索（BM25）
• 适合专业术语、代码、法律条文等场景

✅ Weaviate、ElasticSearch、BGE-M3 均支持混合检索。

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4️⃣ 重排序（Rerank）—— 从“相关”到“最相关”

检索返回的 Top-K 文档，可能“相关但不精准”。Rerank 用更精细的模型重新打分排序。

🔹 为什么需要 Rerank？

• Embedding 检索是“粗筛”，Rerank 是“精排”
• 提高 Top-1 文档的准确率，直接影响回答质量

🔹 常用 Rerank 模型：

模型	优势	推荐场景
BGE Reranker	中英文 SOTA，轻量	中文项目首选
Cohere Rerank	API 稳定，支持多语言	商业项目
Cross-Encoder（Sentence-BERT）	精度高，速度慢	小规模/研究
LLM Rerank	用 GPT-4/Qwen 打分	效果最好，成本高

✅ 实践建议：检索返回 10~20 篇，Rerank 精选 Top-3~5 喂给大模型。

📌 工具：Cohere API、BGE-Reranker、FlagEmbedding 库

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5️⃣ 生成（Generation）—— 大模型“有依据地回答”

把检索到的文档 + 用户问题，一起构造 Prompt，让大模型生成最终答案。

🔹 Prompt 设计模板：

请根据以下参考资料回答问题。如果资料中没有答案，请回答“我不知道”。

参考资料：
1. [文档1内容...]
2. [文档2内容...]

问题：{用户问题}

请用中文简洁回答：

🔹 高级技巧：

• 引用标注：让模型在回答中标注“参考文档1”
• 拒绝回答机制：若检索结果不相关，强制模型说“无相关信息”
• 多跳检索（Multi-hop）：复杂问题，分多次检索（如：先找概念，再找细节）

📌 工具：LangChain、LlamaIndex 内置 Prompt 模板

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三、RAG 效果评估指标

不能只看“回答是否流畅”，要看“是否准确、有依据”。

指标	说明	工具
检索召回率@K	Top-K 中是否包含正确文档	人工标注测试集
生成准确率	回答是否正确、无幻觉	LLM-as-a-Judge（GPT-4 打分）
幻觉率	回答中编造内容的比例	FactScore、人工评估
延迟	从提问到回答的时间	系统监控
相关性得分	检索文档与问题的相关性	Reranker 分数、人工打分

✅ 推荐构建一个小型“知识库问答测试集”（50~100 个问题）用于迭代优化。

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四、RAG 前沿技术与趋势（2025）

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🌟 1. Self-RAG：让模型自己决定“要不要检索”

2023 年论文提出，模型在生成过程中动态决定是否检索、检索什么。

• 生成特殊 Token：[检索]、[不检索]
• 更灵活，避免无关检索浪费资源
• 适合开放域问答

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🌟 2. Corrective RAG（CRAG）：检索结果“纠错+增强”

2024 年提出，对检索结果进行可信度评估，低质量结果进行网络搜索补充。

• 用 LLM 判断检索文档“是否可靠”
• 不可靠 → 自动调用 Google Search API 补充
• 极大提升回答准确率

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🌟 3. Graph RAG：用知识图谱增强检索

将知识库构建成“实体-关系”图谱，检索时走图谱路径，适合复杂推理。

• 例：问“马斯克创办了哪些公司？” → 图谱中找“马斯克 → 创办 → ?”
• 微软、DeepMind 已在探索

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🌟 4. 多模态 RAG

检索内容不仅是文本，还包括图片、表格、视频帧。

• 例：问“这张发票的金额是多少？” → 检索相似发票图片 + OCR 文本
• 需要多模态 Embedding（如 Qwen-VL-Embedding）

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五、实战推荐架构（2025 最佳实践）

用户提问
    ↓
[HyDE 生成假设文档] → [BGE-M3 混合检索 Top-20]
    ↓
[BGE Reranker 精排 Top-5]
    ↓
[构造 Prompt + Qwen-Max 生成答案]
    ↓
输出带引用标注的回答

✅ 工具栈推荐：

• LangChain / LlamaIndex：流程编排
• BGE-M3 + BGE-Reranker：检索+重排（中文最强）
• vLLM + AWQ：本地高效推理
• Chroma / Weaviate：向量数据库
• LlamaParse / Unstructured：文档解析

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六、RAG vs 微调 vs 预训练 —— 如何选择？

方法	成本	更新知识速度	减少幻觉	适用场景
RAG	低	实时（改知识库即可）	✅ 强	企业知识库、客服、最新资讯
微调（SFT）	中	慢（需重新训练）	⚠️ 一般	领域术语、固定任务（如法律、医疗）
预训练	极高	极慢	❌ 弱	通用能力、基础模型研发

💡 黄金法则：

• 新知识、私有数据 → 选 RAG
• 固定领域、术语风格 → 选 微调
• 两者结合 → RAG + 微调（如用领域数据微调 Embedding 模型）

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✅ 总结：RAG 技术全景图

用户提问
    │
    ▼
[HyDE 假设文档生成] → [混合检索：语义+关键词]
    │
    ▼
[重排序：BGE Reranker 精选 Top-3]
    │
    ▼
[构造 Prompt + 大模型生成带引用答案]
    │
    ▼
输出 → 可信、可溯源、无幻觉

🎓 RAG = 给大模型配一个“超级外脑”
不是替代大模型，而是让它“如虎添翼”。