引言

“你是不是也遇到过这种情况：问大模型一个时效性问题，它要么说‘不知道’，要么一本正经地给你编答案？

这不是模型‘笨’，而是它天生的‘闭卷考试’模式在作祟。今天要聊的 RAG（检索增强生成），就是给大模型开的‘开卷考试’外挂。它让模型在回答前先去‘翻书’—— 从你的知识库、最新文档里找答案，彻底告别‘幻觉’，让输出既精准又有时效性。

我会用一个极简的向量相似度计算例子，带你看懂 RAG 的完整流程：从文档切片、向量化存储，到检索相似片段，再到生成最终回答。看完你就明白，为什么现在做企业级大模型应用，RAG 已经成了标配。”

RAG 的核心思想可以比喻为：从“闭卷考试”变为“开卷考试”。

• 传统 LLM（没有 RAG）：就像学生在闭卷考试，只能凭记忆（训练数据）回答。如果问它训练截止日期之后发生的事（如图片中 Sam Altman 被解雇又复职的“宫斗”大戏），它会回答“我不知道”或胡编乱造（幻觉）。

• RAG（有 RAG）：就像允许学生带书进考场。当遇到不会的问题，先去翻书（检索相关文档），把找到的答案抄在草稿纸上（构建 Prompt），最后结合题目和查到的资料写出答案。

一、RAG定义与逻辑理解

图片清晰地展示了 RAG 的三个核心阶段：索引 (Indexing)、检索 (Retrieval) 和 生成 (Generation)。

Phase 1: 索引 (Indexing) —— 准备“教科书”

• 对应图片右上角：

  1. Documents (文档): 也就是外部知识库（例如公司私有数据、最新的新闻）。

  2. Chunks (切片): 长文档直接处理太慢且超出模型窗口，所以被切分成小的文本块（Chunk 1, Chunk 2...）。

  3. Vectors/Embeddings (向量化): 计算机读不懂文字，只懂数字。系统通过 Embedding 模型将这些文本块转化为高维向量，存入向量数据库。

  • 逻辑: 把知识变成计算机可快速查找的数学形式。

Phase 2: 检索 (Retrieval) —— “翻书找答案”

• 对应图片中间：

  1. User Query: 用户提问“How do you evaluate...”。

  2. 系统将用户的 Query 也转换成向量。

  3. 系统在向量数据库中计算“Query 向量”与“文档 Chunk 向量”的相似度。

  4. Relevant Documents: 找出最相似的那几个 Chunk（如图中的 Chunk 1, Chunk 2, Chunk 3）。

Phase 3: 生成 (Generation) —— “结合资料答题”

• 对应图片下方：

  1. Combine Context: 系统将 用户的原始问题 + 检索到的 Chunk 拼接在一起，形成一个新的 Prompt（提示词）。

     • Prompt 结构通常是：“请根据以下背景资料：[Chunk 1, Chunk 2...]，回答问题：[User Question]”。

  2. LLM: 大模型接收到这个包含了答案线索的 Prompt。

  3. Answer: 模型输出准确答案（如图中“With RAG”部分，能够详细解释 Sam Altman 事件）。

二、举例数值计算RAG

在“检索”这一步，计算机是如何知道哪段文字是相关的？它依靠的是 向量相似度计算（Vector Similarity），最常用的是 余弦相似度 (Cosine Similarity)。

假设我们的 Embedding 模型很简单，只有 2 个维度（实际通常是 768 或 1536 维），分别代表 [科技相关度, 烹饪相关度]。

三、RAG 有什么意义？

一共有四个突出的意义，分别是：解决幻觉、时效性、数据隐私、可溯源性。

结合图片左下角的对比（Without RAG vs With RAG）：

1. 解决幻觉 (Hallucination):

   • 大模型在不知道答案时喜欢一本正经地胡说八道。RAG 强制模型基于提供的事实（Ground Truth）回答，大大降低了胡编的概率。

2. 时效性 (Freshness):

   • 训练一个大模型需要几个月和巨额资金，数据永远是滞后的（Knowledge Cutoff）。

   • 图片证据：在“Without RAG”框中，模型说 "Currently, I do not have any information regarding the dismissal..."。而 RAG 允许你只需更新数据库（只需几秒钟），模型就能立刻回答昨天发生的新闻。

3. 数据隐私 (Privacy):

   • 企业不希望把私有数据（如财务报表）上传去训练公有模型。RAG 允许数据留在本地数据库，只在回答时临时调用，相对更安全。

4. 可溯源 (Citability):

   • RAG 可以明确告诉你：“这个答案是参考了文档 X 的第 Y 页生成的”，方便人工核查。

四、RAG在整个流程中该步骤处于什么位置，作用是什么？

位置: RAG 处于 用户 (User) 和 大模型 (LLM) 之间。它是一个 中间层 或 预处理层。

流程简图:

具体作用:

1. 拦截: 拦截用户的原始提问。

2. 增强 (Augment): 这是 RAG 中 "A" 的含义。它不做最终的生成，而是负责 寻找外援。它将原始问题从一个干瘪的句子，变成了一个包含丰富背景信息的 Prompt。

3. 约束: 它实际上是在对大模型说：“不要用你以前训练的那些旧知识或乱猜，只根据我刚才查到的这些资料来回答这个问题。”