RAG（Retrieval-Augmented Generation）是⼀种结合了信息检索和⾃然语⾔⽣成的技术，旨在提⾼⽣成模型的性能和准确性。

用大白话解释一下，RAG 就是给 AI 生成模型（比如 GPT、文心一言）装了个 “实时查资料的外挂”：

1、先从外部数据库 / 网页里精准搜到相关信息

2、再用这些靠谱信息转换为可读的 “参考资料”

2、最后生成答案

既解决了 AI“记不住新东西、容易瞎编” 的问题，又让输出更准、更有依据

拆成 3 个核心步骤：

1、检索（Retrieval）：AI 先当 “搜索引擎”—— 你问它 “2025 年 AI 产品经理岗位需求变化”，它不会直接瞎答，而是先去爬行业报告、招聘网站、权威文章，把和 “岗位需求” 相关的信息都捞出来；

2、增强（Augmented）：这些捞出来的信息，就成了 AI 的 “临时知识库”—— 相当于考试前给它划了重点，让它不用靠自己 “过时的记忆” 答题；

3、生成（Generation）：AI 再当 “文案整理师”—— 把搜到的重点信息整合、润色，用自然语言讲给你听，最后输出 “2025 年 AI 产品经理更看重 RAG 应用能力、数据分析能力，新增了跨部门协同要求” 这类具体答案。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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对比普通 AI（没装 RAG）的区别：

普通 AI：靠训练时的 “老记忆” 答题，可能告诉你 “2023 年的需求”，甚至编不存在的要求；

RAG 增强 AI：靠 “实时检索 + 参考资料” 答题，答案又新又准，还能溯源（比如告诉你答案来自某平台的某报告）。

RAG 模型⼴泛应⽤于聊天机器⼈、智能助理、问答系统和其他需要实时信息的⾃然语⾔处理任务。底层原理如图：

这个图就是 RAG 工作的 “完整流水线”，跟着以下步骤就能看懂：

第一、 图左上角的Knowledge base（知识库）是 RAG 的 “素材仓库”—— 比如你做 “Chat With Your Code”，仓库里存的就是所有代码文档（Documents）。

但整份文档太长，大模型读不下、也找不到细节，所以要做Chunking（分块）：把长文档切成一小段一小段的Chunks（文本块）（对应图里步骤 2 的绿色方块）

这一步的核心是：把 “大资料” 拆成 “小信息便利贴”，为后续精准找资料打基础。

第二、 步骤 3 的Embedding Model（嵌入模型）是 RAG 的 “语义翻译机”：它会把每一个「Chunks」，以及你后续输入的「Query（用户提问）」，都转换成一串数字 —— 这串数字叫「Embeddings（嵌入向量）」（图里的「[0.12, 0.43, -0.51]」就是例子）。

为啥转数字？

计算机看不懂 “文字的意思”，但能通过 “向量的距离” 判断语义是否相近：

比如 “代码怎么运行” 和 “运行代码的步骤”，转成向量后距离很近；

而 “代码怎么运行” 和 “今天吃什么”，向量距离会很远。

第三、 步骤 4 的Vector Database（向量数据库），是 RAG 的 “语义保险柜”：它存的不是文字，是Embeddings（嵌入向量）+ 对应的Text Chunk（文本块原文）+Metadata（元数据，比如这个 Chunk 来自哪份文档），还会建Index（索引）方便快速搜。

图里的Embedding space（嵌入空间）是这些向量的 “数字地图”：每个点代表一个 Chunk 的向量。

当你的Query转成Query Vector（查询向量，图里橙色点）后，会在ANN Search space（近似最近邻搜索空间）里圈出红圈 —— 找到和它距离最近的Similar Vector（相似向量，蓝色点），对应的 Chunk 就是 “和问题最相关的资料”。

**第四、**找到相关资料后，步骤 5 的Prompt Template（提示词模板）就登场了：模板里写着Answer this ‘Query’ Based on the the Following Context—— 翻译过来就是 “必须照着下面的参考资料（Context）回答我的问题”。

这里的Context，就是步骤 4 里找到的相似 Chunk。把 “你的 Query + 对应的 Context” 拼在一起，就成了给大模型的 “带资料的问题”。

第五、 最后一步步骤 6 的LLM（大语言模型，图里是 Llama-3），是 RAG 的 “最终答题者”：它拿到 “带资料的问题” 后，不会瞎编

因为提示词要求它基于 Context 回答，所以它会把 Context 里的信息整理成自然语言，生成准确的Final Response（最终回复）。

回复会传回步骤 7 的「ChatWithYourCode!」交互界面，你就能在「Ask anything…」框下看到精准回答了。

最后，用一句话总结 RAG 流程图逻辑：

通过“分块→语义编码→向量检索→带资料提问”流程，让大模型从 “靠记忆瞎编的选手”，变成 “拿着参考资料答题的靠谱考生”

——这就是 RAG 能让 AI 输出更准的核心。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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