过去一年，大语言模型（LLM）虽展现出强大能力，但在应对幻觉问题、获取最新知识以及处理复杂任务时仍显力不从心。为缓解这些问题，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）通过引入外部知识库进行补充，在实践中取得了显著成效。

本文系统梳理了RAG相关的技术方案、优化策略与评估指标，旨在帮助读者全面理解RAG的核心要点。同时，还介绍了当前主流的向量数据库和常用RAG框架，便于实际应用与选型参考。

✅RAG的四种基础范式：

1️⃣ 基于查询的RAG：将用户查询与检索到的信息整合，直接输入到生成器的初始阶段

2️⃣ 基于潜在表示的RAG：检索到的对象作为潜在表示整合到生成模型中，增强模型的理解和生成内容的质量

3️⃣ 基于Logit的RAG：在解码过程中通过Logit整合检索信息

4️⃣ 推测性RAG：使用检索代替纯生成，以节省资源并加快响应速度

⭕️RAG增强方法有五组方法来提升RAG系统的性能

1️⃣ 输入增强

2️⃣ 检索器增强

3️⃣ 生成器增强

4️⃣ 结果增强

5️⃣ 整个流程的增强

⭕️大模型的局限性

✅ 幻觉问题

✅ 知识盲点

✅ 记忆力有限/长尾问题

✅ 时效性问题

✅ 数据安全问题

✅ 没有外部世界感知

✅ 无用户建模

⭕️ RAG（检索增强生成）技术

👉 传统的方式是问题通过解析后形成问题正文然后传导给大模型，大模型完成回答

👉 RAG又称为“检索增强生成”。

RAG流程，我们需要从整个流程来回溯一下：

1、首先用户提出问题，这个问题从始至终不会发生变化

2、然后我们需要理解用户的问题，知道用户提问的意图和方向

3、接下来就是我们需要根据用户的问题，去检索我们的知识库，找到与用户问题相关的信息，查找出与之相关的的文档或者文本内容

4、最后我们需要将这些文档或者文本内容进行整合，组成一个完整的提示词，提供给大语言模型用于生成

5、最后通过大语言模型生成相对精确的答案，返回给用户

把RAG全流程已经整理📚好了，适合正在研究RAG技术的同学。都放在知识库了，希望对大家有帮助！

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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