文章介绍了AI三大核心技术：RAG、知识库和Embedding。针对AI在特定领域知识的不足，提出通过"外挂"知识库解决。Embedding将各类对象转换为模型能理解的向量语言；RAG(检索、增强、生成)先搜索相关资料，再与问题整合后调用大模型生成答案。这三项技术本质上是让大模型成为信息编辑工具，而非依赖其自身知识储备。文章预告后续将深入探讨这些技术的原理和业务场景。

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今年以来，AI 技术已经融入了我们的工作和生活中。我们通过 AI 问答逐渐取代了之前传统的搜索，有了 AI 的加持，我们的工作效率和生活便捷度确实提高了不少。今天，我们就一起来了解下 AI 技术中 RAG、知识库和 Embedding 这三门技术的使用背景和技术原理。

现在的主流 AI 仍基于通用数据训练，存在诸多局限：当你想问一些特定场景和垂直领域的知识，比如你在 AI 工具中问 “张佳是谁？”，大模型就显得有点力不从心，甚至答非所问。因为大模型可能真的不知道答案，它需要你提供更多的知识 —— 它没有我们特定场景需要的一些知识资料，流程如下图：

那如何解决特定场景或垂直领域的知识需求呢？答案就是给它 “外挂” 一个知识库。这样一来，如果我们有问题询问 AI 工具，AI 工具不会直接去调用大模型，而是先在我们的知识库或数据库中进行一轮查询，搜集与该问题相关的资料。找到资料以后，它会把所有查询到的资料和用户原本的问题一起打包，变成一个新的提示词传递给大模型。这时，大模型收到的就不只是一个问题了，而是包含用户提问和知识库检索结果的完整信息，大模型只需根据问题将答案二次编辑后返回给用户，如下图：

Embedding 是大模型技术中最基础、最核心的概念之一，它就像一把 “翻译钥匙”，能把现实世界中五花八门的对象（文字、图片、音频、用户行为、知识图谱节点……）统一转换成模型能看懂、能计算的 “向量语言”。

大家还记得我们在大模型（AI)生成原理理中的 “向量化” 时提到的内容吗？我们说大模型所用的向量化技术，核心优势在于通过 “向量夹角” 的形式，快速匹配出相似或相关的内容。所以，如果我们把用户的问题拆解为关键词，再去知识库中以关键词形式检索，之后返回结果，这个过程效率会很低；但如果我们将所有知识资料全部进行嵌入向量化处理，使其与大模型所需的向量格式保持一致，那么检索效率就会大幅提升。

那 RAG 又是什么呢？RAG 是 Retrieval（检索）、Augmentation（增强）、Generation（生成）的缩写。简单来说，如果我们直接询问大模型，而大模型无法回答某个问题，那么在调用大模型之前，我们会先让机器人去网络或知识库上搜索相关资料，搜索完成后，将搜索结果与用户问题整合，再调用大模型生成最终答案 —— 这个过程就是 RAG 的核心逻辑。

大家看到的所谓 RAG、所谓知识库，其实本质是让大模型变成了一个帮我们完成 “编辑任务” 的工具。这时，我们并没有真正用到大模型所谓的 “认知”“理解知识” 的能力，也没有依赖大模型自身的知识储备，只是让它帮我们对信息进行了一次编辑整合，这就是 RAG 和知识库最基础的应用逻辑。

伙伴们，今天只是对 RAG、知识库和 Embedding 做了简单介绍。接下来的三篇文章，我会分别通过《1-1 RAG 的核心原理和主流架构》《1-2 文档处理和 Embedding》以及《1-3 RAG 的检索召回、混合增强和提示词兜底》，深入分享它们的技术原理和业务场景。

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