前言

在 RAG 和信息检索领域，“召回” 和 “搜索” 的意思基本能划等号。但大家为啥更爱用 “召回” 而非 “搜索” 呢？关键在于这个词更专业，还能精准戳中这个技术过程的核心内涵。

咱们拆开来好好说说：

为啥偏偏叫 “召回”？

你可以这么想，你手头有个超大的知识库，比如公司里堆得满满当当的各类文档，这时候用户抛过来一个问题。咱们要做的核心事，本质就是从这海量知识库里头，把和问题沾边的文档片段给调出来、拿回来。

“召” 字，透着主动调取、召唤的意思；

“回” 字，就是让这些调取的内容返回、呈现出来。

这么一看，“召回” 俩字特别形象，一下子就把 “从海量数据里捞相关信息、再把它们拿回来” 的动作说透了。

“召回” 和 “搜索” 的小区别

虽说两者意思相近，但在技术交流时，“召回” 总跟一些更精准的指标、概念绑在一起，这就是它的特别之处。

1. 绑定的评估指标

   首先得提召回率，这可是核心评估指标。它看的是系统到底找回了多少本该找到的相关结果。计算公式很明确：

   召回率 =（系统找出的相关文档数量）/（知识库中所有的相关文档数量）。

   咱们对它的期待是 “宁可多找些，也别漏掉一个”，尽量把所有沾边的文档都挖出来，这也是 “多路召回” 的核心目的之一 —— 就是为了拉高召回率。

2. 还有个重要指标叫精确率，它衡量的是系统找回来的结果里，真正有用、相关的占多少。公式是：

   精确率 =（系统找出的相关文档数量）/（系统找出的所有文档数量）。

   这个指标的目标很直接，就是希望找回来的信息都靠谱，别混进来一堆没用的 “垃圾信息”。

3. 侧重的视角不一样

   “搜索” 更偏向用户这边的感受，咱们平时说 “我去搜个东西”，描述的是自己主动找信息的行为。而 “召回” 不一样，它站的是系统的角度，说的是系统内部在后台干的一件技术活 —— 也就是把和问题相关的上下文检索、调取出来的过程。

用个通俗比喻理解

咱们把整个 RAG 系统比作律师准备一场官司，一下子就好懂了：

• 知识库就像个超大的档案库，里面堆着无数卷宗、证据和过往判例；
• 用户提的问题，就是这场官司的核心争议点，比如 “我的当事人算不算正当防卫？”；
• 召回这一步，就像律师带着助手扎进档案库，把所有和 “正当防卫” 有关的法律条文、过往判例、证据记录全翻出来。这时候他们最在意的是找得全，千万别漏掉任何一个能帮上忙的判例；
• 等助手抱回几百份文件，接下来就是重排序环节 —— 律师快速翻一遍，挑出最关键、最权威、关联性最强的几份，这一步就是为了提高精确率；
• 最后 LLM 生成答案，就好比律师拿着这几份核心材料，在法庭上做出条理清晰、有说服力的陈述。

这么一捋就清楚了：“搜索” 是用户做的事，而 “召回” 是系统为了回应这个需求，在背后完成的核心技术操作。

最后总结下

咱们可以这么记：从广义来说，召回、搜索、检索差不多是一回事，平时交流时偶尔混用也没问题，核心都是 “找信息”。但到了狭义的技术场景里，“召回” 更强调系统从知识库调取相关信息的这个技术环节，还总跟召回率这个评估指标紧密挂钩。而且它和 “生成” 是相对的，正好对应 RAG 的两个核心阶段 ——R（召回）和 AG（生成）。所以以后听到 “多路召回”，直接理解成 “用好几种不同的搜索办法，从知识库里头找需要的资料”，准没错！

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。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

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。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】