1. “GPT 那么强，为啥回答不了我们公司的内部制度？”
2. “幻觉太离谱，客户投诉算谁的？”
3. “再微调一次？算力卡 10 万一张，你出钱？”

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）就是来解决这三个灵魂拷问。今天用一份 PPT 的骨架，给你炖一锅“人话版”干货，保证技术同事能落地，产品经理能听懂，老板愿意批预算。

• 检索增强生成，是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术

• RAG技术通过实时检索相关文档或信息，并将其作为上下文输入到生成模型中，从而提高生成结果的时效性和准确性。

先讲个故事
你第一次做饭，发现菜谱写着“加盐少许”。
你问 GPT：到底加多少？
它答：根据口味自行调整——说了等于没说。
你把整本《新东方烹饪教材》塞给它，它又嫌太长，还收你 3 块钱 token。
于是你换了个办法：

1. 先把教材切成小纸条：每一页一条“番茄炒蛋 → 盐 2 克”。
2. 把纸条贴上编号，扔进抽屉。
3. 问“番茄炒蛋加多少盐？”时，瞬间拉开抽屉，抽出最像的那张纸条。
4. 再把纸条递给 GPT，让它照着念。
   ——这套“先抽屉后嘴巴”的动作，就是 RAG：Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。

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RAG = 自来水四步

1. 水源：你的 PDF、Word、网页，统称“知识”。
2. 水厂：AI 模型把知识切成“语义小块”，做成向量（一串数字），存进向量库 = 抽屉。
3. 水龙头：用户提问 → 同样切成向量 → 去抽屉里找最像的 TopK 张纸条。
4. 净水：把纸条当“临时小抄”塞给大模型，让它“开卷回答”。

好处：

• 水脏了换纸条就行，不用砸水管（重新训练大模型）。
• 用多少水放多少，绝不浪费（token 只给相关纸条，钱包友好）。

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30 行“自来水”安装手册
① 装抽屉（启动向量库，一条命令）：

docker run -d --name drawer -p 6333:6333 qdrant/qdrant

② 做纸条（把句子变成向量，塞进去）：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from qdrant_client import QdrantClient
model = SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L6-v2")  # 中文小模型
client = QdrantClient("localhost", port=6333)
notes = ["番茄炒蛋放盐 2 克", "糖醋排骨先炸后炖 30 分钟", "煮面水开下面 5 分钟"]
client.upload_collection(
"cookbook",
embeddings=[model.encode(n).tolist() for n in notes],
payloads=[{"text": n} for n in notes],
ids=list(range(len(notes)))
)

③ 开水龙头（问吧）：

query = "番茄炒蛋该放多少盐"
hits = client.search("cookbook", model.encode(query).tolist(), limit=1)
print(hits[0].payload["text"])   # → 番茄炒蛋放盐 2 克

跑通这三步，你就拥有了自己的“语义自来水”。

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常见问答

1. 为啥不直接把 10 万页书全塞给 GPT？
   → 贵！一次 0.1 美元 × 1000 次 = 100 美元，RAG 只要 0.1 美元。
2. 纸条切多大？
   → 一页 A4 切 3~5 条，每条 300 字左右，保证“一句话能看完”。
3. 抽屉选哪个？
   → 玩具用 Chroma，生产用 Qdrant，亿级数据上 Milvus，别一上来就啃 FAISS。
4. 还会幻觉吗？
   → 纸条里写啥，GPT 就说啥，不添加纸条外内容，幻觉率掉 90%。

RAG 不是黑科技，而是“自来水”——
水源是你的知识库，水管是向量库，水龙头是检索器。
别再抱着大模型当“万度百科”狂搜，修好这条水管，让答案像自来水一样，拧开就来。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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