简介

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的核心原理和主流架构。RAG通过检索、增强、生成三大步骤，让AI在回答问题时先查询外部知识库再生成答案，提高回答准确性和可靠性。文章还介绍了工业级RAG系统RAGFlow的架构特点，包括问题拆解重构、文档细化处理和答案召回排序等功能。RAG技术能有效减少AI幻觉，提供可追溯的知识来源，无需重新训练模型即可更新知识库，特别适合客服、法律、医疗等需要高可靠性的企业场景。

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我们对三者的使用背景和技术原理有了初步的了解，本篇我们将重点分享 RAG 的核心原理和主流架构。

一、什么是 RAG

RAG 是 Retrieval-Augmented Generation 的缩写，中文叫 “检索增强生成”，由 Meta AI 于 2020 年提出，通过在生成时检索外部知识来增强 AI 回答质量。

RAG 是 AI 的外挂大脑，你可以把它想象成一个会查资料的得力助理 —— 当你提问时，它会立即去自家知识库或数据库中 “翻书”，找到最相关的知识，再结合这些资料，生成准确的回答。

这就像你在考试前复习时，先翻课本找答案，再用自己的话写出来。RAG 就是让 AI 拥有这种 “边查边答” 的能力。

二、RAG 的基本原理

RAG 的工作流程分为三大步骤，对应英文的三个字母。今天我们用一张图，搞懂 RAG 是什么、它为什么重要，以及它是如何工作的，如下图所示：

1. Retrieval（检索）——“翻书找资料”

当用户提出问题（比如：“什么是 RAG？”），系统不会直接让大模型凭空回答，而是先去一个知识库里查找相关的信息。

比如：从公司文档、网页、PDF、数据库中搜索与 “RAG” 相关的段落或句子。这一步的关键是：快速、精准地找到最相关的资料。

2. Augmentation（增强）——“把资料拼起来”

找到了相关资料后，系统会把这些信息和原始问题一起拼接成一段上下文，形成一个 “提示词”（Prompt）。

用户问题：<user_q> 什么是 RAG？</user_q>
支持资料：<knowledge>检索增强生成是一种结合检索和生成的方法……</knowledge>
请根据以上信息回答用户问题。

所谓增强，看起来是做拼接，其实是增强提示词的描述，告诉大语言模型如何处理这些资料、如何基于这些资料回答问题。这是我们在给模型 “补充知识”的过程，这样做的目的是让大模型明确回答的问题背景和依据，以提升答案的可靠性和精准度。

3. Generation（生成）——“动笔写答案”

最后，系统把上面拼好的上下文交给大模型，让它基于这些信息生成最终的回答。这样的回答不仅更准确，还能引用真实来源，避免 “一本正经地胡说八道”。在 “生成” 阶段，回答质量取决于前面两步的完成质量。

总结一下 RAG 的核心逻辑：先检索→再增强→最后生成。就像我们写论文时，首先查文献（Retrieval），接下来把参考文献整理好放进提纲（Augmentation），最后再写出自己的观点（Generation）。RAG 就是把这套人类写作逻辑，搬进了 AI 系统中。

三、RAG 的本质是什么

RAG 的本质不是利用大模型的知识、推理、回答能力，而是利用它的编辑、分析、拆解、重构、润色能力来生成答案。

这里我们通过举个🧠 ，来加深理解，场景如下：

假设你是一个客服机器人，用户问：

“你们公司的退换货政策是什么？”

如果没有 RAG，大模型可能会凭印象编一个答案，甚至说错。但有了 RAG，流程如下：

• 检索：系统在公司官网或内部文档中搜索 “退换货政策”，找到一段原文；

“商品在收到后7天内可申请退货，需保持原包装完好。”

• 增强：将这段文字和用户问题拼接；

用户问题：你们公司的退换货政策是什么？
支持资料：商品在收到后7天内可申请退货，需保持原包装完好。
请根据以上信息回答。

• 生成：大模型输出答案。

“您好，我们的退换货政策是：您可以在收到商品后的7天内申请退货，前提是要保持原包装完好。”

这样我们通过RAG就做到了答案准确、可信、有据可依！

四、RAG 的主流架构 ——RAGFlow

在理解了 RAG（检索增强生成）的基本原理之后，我们再来看一个更贴近工业落地的系统 ——RAGFlow。

RAGFlow 是一个面向企业级应用、支持复杂文档处理与高精度问答的 RAG 系统架构。它不仅实现了标准 RAG 的核心流程，还针对真实场景中的痛点（如 PDF 解析不准、表格识别差、多跳推理难等）做了深度优化。

下面我将继续用一张图，拆解 RAGFlow 的系统架构，并说明它 “强” 在哪里。

1. 问题拆解重构

现在大模型面临的主要问题之一，其实是用户的提问表达。用户的提示词可能存在残缺，需要对问题表述进行修正、优化、补充、扩写，否则后续一系列流程都会受影响。

RAGFlow 由大模型将问题拆解为【类型 + 实体】结构输出：用户问的是哪一类问题（技术、生活？），再具体到某个实体（问到具体的人、具体的事？），之后根据上下文进行扩写。如果存在多轮对话，它还会做整合处理后以结构化（JSON）形式输出。

2. 文档细化处理

RAGFlow 会对声音、书籍、邮件、文档、报纸、图片等不同类型的文档进行分类单独处理。

不同的文件会有不同的处理方式，每一种处理方式还会生成不同的结构和关键词，完成关键信息的抽取后，还会做分类、标注。

3. 答案召回排序

RAGFlow 引入了多种重新排序的模型，对搜索结果进行排序：它会对知识库内所有检索出来的资料，按与问题的相关性排序。比如检索出五条结果，排序后把最重要的三条交给大模型，这样大模型的资源消耗就降低了，效率和质量也会更优。

RAG 之所以重要，是因为它可以提升答案准确性减少幻觉输出、可控性强且知识来源清晰并支持可追溯、无需重新训练模型只需要更新知识库即可，且适合如客服、法律、医疗等需要高可靠性领域的企业场景。

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