RAG 的必要性与核心概念

大模型虽具备强大的推理和语言表达能力，但在实际应用中仍存在显著局限性。领域知识覆盖不足、幻觉问题、信息过时以及数据安全风险，使得直接依赖大模型处理专业或实时性需求变得不可靠。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过将外部知识库与模型结合，动态检索相关文档作为生成依据，有效弥补了这些缺陷。

核心价值

• 知识扩展：实时接入企业文档、专业手册等私有数据，无需重新训练模型。
• 幻觉抑制：生成答案基于检索到的可信资料，降低虚构内容的概率。
• 成本优化：仅传递Top-K相关文本片段至模型，减少无效Token消耗。

RAG 与微调的对比

复杂场景中，RAG与微调可协同使用：RAG负责精准检索，微调优化模型对专业内容的处理能力。

技术实现三阶段

索引阶段

1. 文档解析
   支持PDF、Word等格式，提取纯文本并清理噪音。
2. 分块策略
   • 固定大小分块：简单但可能切断语义。
   • 重叠分块：保留上下文连贯性，适合法律或技术文档。
   • 递归分块：按段落→句子层级拆分，平衡结构与长度。
3. 向量化
   使用嵌入模型（如BERT、OpenAI Embeddings）将文本块转化为向量，存储至向量数据库（如FAISS、Pinecone）。

检索阶段

• 查询向量化：同一嵌入模型处理用户提问。
• 相似度匹配：计算余弦相似度或点积，返回最相关的K个文本块。

生成阶段

• Prompt设计：明确要求模型仅基于检索内容回答，避免幻觉。

分块策略深度优化

1. 语义分块
   使用NLP工具（如spaCy）按语义边界分块，提升检索精度，但预处理成本较高。
2. 混合分块
   对结构化内容（代码/Markdown）采用特定分块，普通文本用递归分块，兼顾效率与质量。

工具推荐

• ChunkViz：可视化分块效果，辅助策略调整。

检索优化策略

1. 多路召回
   结合关键词检索与向量搜索，避免语义相似但术语不匹配的遗漏。
2. 重排序（Rerank）
   对初筛结果进行二次评分，如使用Cross-Encoder模型细化相关性排序。

关键公式与代码示例

相似度计算（余弦相似度）
[
\text{similarity} = \frac{A \cdot B}{|A| |B|}
]

Python 分块示例（LangChain）

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = splitter.split_text(document_text)

应用场景与挑战

典型场景

• 医疗问答：检索最新诊疗指南生成回答，避免依赖过时知识。
• 金融风控：结合内部合规文档，确保回答符合监管要求。

挑战与解决方案

• 长上下文处理：分块时保留关键元数据（如章节标题），辅助模型理解。
• 多语言支持：选用多语言嵌入模型（如paraphrase-multilingual-MiniLM）。

通过上述方法，RAG系统能够在大模型基础上构建更可靠、更专业的智能应用，尤其适合对准确性要求严苛的领域。