震惊！RAG不仅限于文档处理，小白程序员也能玩转多模态检索？大模型开发者的隐藏技能被曝光！

RAG是一项独立于大模型的检索增强技术，核心是文档和检索，本身不具生成能力。RAG不仅限于文档处理，理论上可应用于图像检索及多模态检索增强。虽然RAG与模型无关，但不同模型在适配性上存在差异。RAG的本质是建立外部知识库，实现复杂准确的语义检索，为各类应用提供高效信息检索支持。

程序猿李巡天

359人浏览 · 2026-01-01 11:15:00

程序猿李巡天 · 2026-01-01 11:15:00 发布

“ RAG是一项入门很简单，但实际操作起来却很困难的技术之一；RAG是模型无关的独立技术栈，它的核心是文档和检索，RAG本身并不具备生成的能力，结合模型才具备生成能力 ”

最近在做RAG方面的应用，关于RAG技术很多人应该都了解过，毕竟其也算是大模型应用的一个主要方向；具体应用场景有智能客服，搜索引擎优化，教育辅助等。

在传统的印象中，RAG技术结合LLM(Large Language Model)大语言模型，做文档类检索增强；但RAG仅仅只能用来处理文档类文本吗？

RAG仅仅只是一项技术，一个工具，它和其它技术是相互独立的；它可以和具体的应用场景相结合，来解决实际问题。

关于RAG应用的思考

在RAG应用的过程中，最近两天突然有了一个想法，那就是RAG结合LLM模型；对具体的LLM模型有要求吗？简单来说就是，是不是任何一个LLM模型都可以用到RAG技术？

可能说到这里有些人还不是很理解，举例来说LLM语言模型有多种任务类型，有翻译类任务模型，情感分类模型，生成类模型和问答，摘要模型等。

是否某些模型不能使用RAG技术？

但是转念一想，RAG技术和大模型技术一样，它是一项独立的技术；即使没有大模型RAG技术也是独立存在的；RAG并不是大模型技术的子领域。

比如说，在搜索引擎领域也可以应用到RAG技术；而且RAG技术的本质是建立一个外部知识库，然后能够进行更加复杂和准确高效的检索，最后把检索到的内容返回给调用者就可以了，这里的调用者可以是任何人；比如说能够在海量文档中准确快速地检索到我们需要的内容。

所以RAG就类似于建立一个档案馆，然后能够快速准确地找到需要的资料；至于是大模型需要这些资料，还是搜索引擎需要这些资料，就不是RAG需要操心的了。

和传统的字符匹配或简单分词不同，RAG需要做到的是语义检索；举例来说，描述爱情的句子中并一定需要出现爱情两个字；而传统的字符匹配机制，只有出现爱情的时候才能匹配到相应的内容。

ok，上面说了RAG是一项独立的技术，和大模型没有直接关系；那么是否可以发散一下思维，RAG除了进行文档增强之外，是否可以应用于图像检索增强，以及文字图像混合检索增强？

以上问题从理论上来说是完全可行的，因为RAG主要负责的就是资料的维护和检索；至于怎么使用这些资料就不关RAG的事了。而对RAG来说，文档资料和图像资料没有本质上的区别。

因此，把RAG应用于大语言模型那么就是文档RAG，而把RAG应用于图像大模型，那么它就是图像RAG，而RAG应用于多模态那么就能实现文本和图像的混合检索。

当然，虽然从理论上来说RAG和模型无关，使用什么模型是你自己的事；但不同的模型还是有一定的区别，比如说模型的上下文长度，大模型的质量也就是理解和生成能力等。

RAG并不依赖于具体的模型，但不同的模型在适配性方面可能会存在一定的差别。

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