本文笔者将从RAG所解决的核心问题、模拟场景入手，详细拆解其技术架构、工作流程等，与大家分享。

大模型（Large Language Model，LLM）的浪潮已经席卷几乎各行业，但当涉及专业场景或行业细分领域时，通用大模型往往面临专业知识不足、知识时效性滞后等核心问题。

相对于成本昂贵且难以规模化的“Post-Training”（后训练）或“Supervised Fine-Tuning”（监督微调，SFT），基于RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的技术方案凭借低成本、高灵活度、知识可动态更新的优势，已成为企业落地大模型应用的主流选择，尤其在医疗、金融、企业服务等知识密集型领域被广泛采用。

本文笔者将从RAG所解决的核心问题、模拟场景入手，详细拆解其技术架构、工作流程等，与大家分享~

一、初识：RAG所解决的问题及模拟场景

1. 大模型“幻觉”问题的核心痛点

在探讨RAG技术的必要性之前，我们首先需要明确大模型中最关键的“幻觉”问题。

所谓“幻觉”，是指大模型在生成内容时输出不完全正确甚至错误的信息，即通常所说的“一本正经地胡说八道”。具体表现为事实错误陈述与编造、复杂推理偏差、专业语境处理能力不足等，这在医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等关键领域可能引发严重后果。

产生“幻觉”的核心原因可归纳为四点：

• 训练知识存在偏差：大模型的训练数据存在时间截止点，无法覆盖实时更新的知识（如最新医疗指南、金融政策），且训练语料中可能包含错误、过时或带有偏见的信息，这些内容会被模型学习并重现。
• 过度泛化地推理：大模型通过学习海量语料的语言模式进行推理，但在专业场景中，将通用模式套用至特定问题会导致推理偏差，例如将普通疾病的治疗方案泛化至罕见病。
• 理解存在局限性：大模型并没有真正“理解”训练知识的深层含义，也不具备人类普遍的常识与经验，因此可能会在一些需要深入理解与复杂推理的任务中出错。
• 缺乏特定领域的知识：通用大模型虽然掌握了大量人类通用知识且具备超强的记忆与推理能力，但可能不是某个垂直领域的专家（比如医学或者法律专家）。当面临一些复杂度较高的领域性问题或私有知识相关的问题时（比如介绍企业的某个新产品），它就可能会编造信息并将其输出。

除“幻觉”外，大模型还存在输出不可解释、知识更新成本高、跨场景适配性差等问题，这些都制约了其在产业级场景的规模化应用。

因此，如何通过技术手段为大模型提供“可靠的知识支撑”，成为提升其实际应用价值的关键。

2. RAG如何解决“幻觉”问题？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术正是为了尽可能解决大模型在实际应用中面临的一些问题，特别是“幻觉”问题而诞生的。

其核心思想即：

将传统的生成式大模型与实时检索技术有机融合，在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的权威信息，将其作为上下文补充给大模型，让模型基于“自身训练知识+外部实时知识”生成内容，从而从根源上降低“幻觉”发生率。

简单来说，RAG相当于给大模型配备了一个“实时更新的知识外挂”——这个外挂可以是企业私有知识库、行业权威数据库、最新学术文献等，让大模型在回答问题时能够“有据可依”，而非单纯依赖过时的训练数据。

以医疗场景为例：若将大模型比作经过系统训练的医学生，传统问答模式如同让医学生仅凭记忆参加考试，面对2025年最新发布的肿瘤治疗指南可能因知识滞后而答错；而RAG技术会先从最新的临床 trial 数据、医学文献库中检索相关信息（如靶向药的最新试验结果），提供给医学生作为参考，使其能基于前沿知识给出准确回答。

3. 模拟简单的RAG场景

假设你需要为企业开发一款在线产品咨询工具，支持用户用自然语言查询“小麦公司最新手机小麦Pro与iPhone 12的区别”。若直接使用通用大模型，输出结果可能如下：

抱歉，目前我无法提供有关“小麦公司”的最新手机产品“小麦Pro”的信息，因为这可能是一个虚构的公司或产品，或者是在我最后训练数据截止日期之后发布的产品。但我可以对一般情况下的手机产品进行比较。

核心问题在于通用大模型不具备企业私有产品知识。

而采用RAG方案后，流程会发生本质变化。

第一步，检索企业私有知识库，获取相关信息：

小麦Pro手机参数简览：

• 系统：安卓最新版本
• 处理器：高性能八核处理器
• 显示屏：6.7英寸AMOLED全面屏，2K分辨率
• 后置摄像头：主摄像头6400万像素，四摄系统
• 前置摄像头：3200万像素，AI美颜、HDR功能
• 内存与存储：最高可选12GB运行内存，最高512GB存储空间
• 电池：5000mAh大容量电池，支持快速充电
• 网络：支持5G网络，Wi-Fi6，蓝牙5.2
• 其他特性：IP68防水防尘，面部识别和指纹识别解锁 小麦Pro以其强大的性能、清晰的显示效果、出色的摄像能力以及长久续航等特点，为用户提供优质的手机体验。

第二步，将检索结果与用户问题组装为增强提示，输入大模型：

基于以下信息回答问题：“小麦Pro采用安卓最新版本系统，配备高性能八核处理器，6.7英寸AMOLED全面屏（2K分辨率），5000mAh大容量电池（支持快速充电），IP68防水防尘，支持5G、Wi-Fi6；iPhone 12系列通常采用iOS系统，搭载A系列芯片，屏幕尺寸多为6.1英寸左右。” 请介绍小麦Pro手机与iPhone 12的区别。

第三步，大模型结合补充知识与自身训练的手机行业常识，生成准确回答：

小麦Pro手机与iPhone 12的核心区别主要体现在以下维度：

• 操作系统：操作系统：小麦Pro采用安卓最新版本，支持高度定制化；iPhone 12搭载苹果iOS系统，生态闭环性强，隐私保护更完善。
• 硬件配置：小麦Pro配备6.7英寸2K AMOLED全面屏，视觉体验更出色；iPhone 12为6.1英寸屏幕，分辨率低于2K。小麦Pro的5000mAh大容量电池+快速充电组合，续航与补能效率优于iPhone（通常为3000-4000mAh电池）。
• 核心性能：小麦Pro采用高性能八核处理器，iPhone搭载自研A系列芯片，两者均能保障流畅体验，但A系列芯片在AI计算、图形处理的优化度上更具优势。

二、RAG核心概念

1. 什么是RAG?

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是由Facebook AI提出的一种融合检索与生成能力的自然语言处理技术，核心目标是提升大模型在知识密集型任务（如开放域问答、对话生成、专业文档撰写）中的准确性、时效性与可靠性。

其核心思想是通过检索和生成的有机结合，弥补生成模型（如GPT、DeepSeek等）在处理知识密集型任务时的不足。在传统的LLM（大语言模型）应用中，模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题，这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而RAG系统通过在生成回答前主动检索相关信息，将实时、准确的知识作为上下文提供给模型，从而显著提升了回答的质量和可靠性。

RAG本质上是一种借助“外挂”的提示工程，但绝不仅限于此。它不仅仅是简单地将外部知识拼接到提示词中，而是通过一系列优化手段，确保大模型能够更好地理解和利用这些外部知识，从而提高输出答案的质量。

2. RAG的前沿演进方向

随着技术发展，传统RAG已逐步演进为更智能、更高效的进阶形态，核心前沿方向包括：

• 智能体RAG（Agentic RAG）：让大模型具备主动检索能力，可通过多轮交互优化检索策略。例如，当首次检索结果不足时，模型会自动生成补充查询词（如“小麦Pro 处理器具体型号”），再次检索知识库，直至获取足够信息。这种形态特别适用于复杂多跳推理任务（如“小麦Pro的处理器与iPhone 16的处理器在AI算力上的差异”）。
• 可编辑RAG（Editable RAG）：解决传统RAG知识库更新成本高的问题。通过直接编辑压缩的知识表示（如KV Cache），实现知识的快速插入、删除与更新，无需重新生成向量索引。例如，当小麦Pro推出新版本时，仅需编辑对应参数条目，无需重新处理整个产品文档，编辑速度提升40倍以上。
• 质量-性能协同优化：通过RAG-Stack等框架，同步优化检索质量（如召回率）与系统性能（如检索时延）。例如，华为鲲鹏RAG一体机通过量化加速、NPU算力优化，实现1亿数据量下检索时延50ms，较传统方案提升30%。

三、RAG架构

RAG模型的技术架构可以分为两个主要模块：检索模块（Retriever）和生成模块（Generator）。

• 检索模块：负责从大规模的知识库或文档集合中，使用预训练的双塔模型（dual-encoder）进行高效的向量化检索，快速找到与查询最相关的若干个文档或段落。
• 生成模块：根据检索到的文档和输入查询生成最终的回答或文本。并使用强大的生成模型（如GPT-4、DeepSeek等）对输入进行处理，确保生成的内容连贯、准确且信息丰富。

1. RAG工作流程

通过结合检索增强技术，将用户查询与外部知识库中的信息融合，利用大语言模型生成准确、可靠的回答。以下是RAG的完整工作流程：

(1) 知识准备：构建高质量知识库

• 收集知识文档：从企业内部文档、公开数据集、专业数据库等来源收集相关知识文档。
• 预处理：对文档进行清洗（去冗余、纠错误）、分段（按语义拆分为段落/句子）、标注（添加领域标签），提升后续检索效率。
• 索引化：将处理后的文本单元转换为适合检索的格式，为后续向量化做准备。

(2) 嵌入与索引：构建高效向量检索体系

• 使用嵌入模型：使用预训练的嵌入模型（如Sentence-BERT、Nomic等）将文本转换为高维向量表示。
• 存储向量：将向量存储至专业向量数据库（如openGauss DataVec、FAISS、Pinecone），构建索引结构。例如，鲲鹏RAG一体机基于openGauss的向量索引，实现亿级数据毫秒级召回。

(3) 查询检索：精准定位相关知识

• 查询向量化：将用户的自然语言查询（如“小麦Pro与iPhone 12的区别”）通过嵌入模型转换为向量。
• 相似度计算：在向量数据库中计算查询向量与存储向量之间的相似度（通常使用余弦相似度或欧氏距离），筛选出相关性最高的若干文本单元。
• 结果重排：通过重排模型（如Cross-BERT）对召回结果进一步排序，剔除低相关内容，提升检索质量。

(4) 提示增强：优化输入格式

组装提示词：将检索到的相关知识与用户查询按特定模板组合，例如：“基于以下信息回答问题：[检索结果] 问题：[用户查询]”。

优化提示模板：采用Re²Search等先进提示策略，加入推理反射机制，引导模型更好地利用检索信息。例如：

• 用户查询：请介绍小麦Pro手机与iPhone 12的区别。
• 检索结果：小麦Pro采用安卓系统，配备高性能八核处理器，6.7英寸AMOLED屏幕，5000mAh电池。
• 增强提示：基于以下信息回答问题：“小麦Pro采用安卓系统，配备高性能八核处理器，6.7英寸AMOLED屏幕，5000mAh电池。”

(5) 生成与验证：输出可靠结果

• 输入增强提示：将增强提示模板输入生成模块。
• 生成文本：生成模块根据提示模板生成最终的回答，综合考虑检索到的知识和自身的训练知识。
• 后处理：对生成的回答进行格式调整、语法检查等后处理，确保输出的质量和一致性。

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