摘要：在大模型应用开发中，如何让模型掌握私域、最新的专业知识？RAG（检索增强生成）技术提供了完美的解决方案。本文将从零开始，深入浅出地讲解RAG的核心原理、数学基础（向量与余弦相似度），并基于LangChain4j框架，手把手带你完成一个RAG知识库的快速搭建，包含完整的代码示例和架构流程图。

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一、 RAG是什么？为什么需要它？

想象一下，你有一个基于GPT-4的客服机器人。它可以流畅地回答通用问题，但一旦涉及你公司内部的、未公开的产品手册、技术文档或最新会议纪要，它就会“胡说八道”或表示不知道。这是因为大模型的“知识”被冻结在其训练数据的时间点上。

RAG (Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成)​ 正是为了解决这一问题而生。其核心思想是：通过检索外部知识库来增强大模型的生成能力。

RAG核心流程如下图所示：

如上图所示，RAG将大模型的记忆能力与推理能力解耦。记忆（知识）存储在可随时更新、扩展的外部知识库中，大模型专注于其最擅长的理解和生成。这种方式成本低、可控性强，是目前构建企业级AI应用的主流范式。

二、 RAG核心原理与数学基石

2.1 向量：知识的数学表示

计算机无法直接理解文本。在RAG中，我们将所有文本（无论是知识文档还是用户问题）都通过嵌入模型（Embedding Model）​ 转换为向量（Vector）。

• 什么是向量？​ 向量是同时具有大小和方向的量。

  • 几何表示：一条有方向的线段。

  • 代数表示：一组坐标。例如，在二维平面中，向量 V = (1, 2)。

• 文本如何变成向量？​ 嵌入模型可以将句子、段落映射到一个高维空间（例如1536维）中的一个点。语义相似的文本，在这个高维空间中的向量点距离也会很近。

从文档到向量存储的完整流程如下图所示：

2.2 向量相似度与检索：余弦相似度

知识库中的文档被切分、向量化后存储起来。当用户提问时，系统会在向量空间中，计算查询向量与知识库中所有向量之间的相似度，并返回最相似的文本片段。

如何计算相似度？最常用的方法是余弦相似度（Cosine Similarity）。

公式：cosθ = (V·U) / (|V| * |U|)

• V·U是向量的点积。

• |V|和 |U|是向量的模长。

• cosθ的取值范围在[-1, 1]之间。在文本向量通常所在的第一象限，其范围在(0, 1]。

• 值越接近1，表示两个向量方向越一致，对应文本的语义越相似。

向量与余弦相似度关系图解：

2.3 RAG完整工作架构

结合存储与检索两阶段，RAG的完整技术架构如下：

三、 基于LangChain4j的快速实践

下面我们分两步实现一个RAG系统。

3.1 第一步：存储 - 构建向量数据库

目标：将本地知识文档处理并存入向量数据库。

// 1. 引入Maven依赖 (关键部分)
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>0.31.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-embeddings-all-minilm-l6-v2</artifactId>
    <version>0.31.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-chroma</artifactId> <!-- 以Chroma为例 -->
    <version>0.31.0</version>
</dependency>

// 2. 加载、分割、向量化并存储文档
import dev.langchain4j.data.document.*;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.model.embedding.all.minilm.AllMiniLmL6V2EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.chroma.ChromaEmbeddingStore;

public class KnowledgeBaseIndexer {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载文档
        Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(Paths.get("your_data.txt"));
        // 文本分割器
        DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive(500, 100);
        InMemoryEmbeddingStore embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore();
        // 构建摄取器并执行
        EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.builder()
                .documentSplitter(splitter)
                .embeddingModel(embeddingModel)
                .embeddingStore(embeddingStore)
                .build();
        ingestor.ingest(document);
        System.out.println("知识库构建完成！");
    }
}

3.2 第二步：检索 - 构建问答链

目标：利用已构建的知识库回答用户问题。

    //构建向量数据库检索对象
    @Bean
    public ContentRetriever contentRetriever(EmbeddingStore store){
        return EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
                .embeddingStore(store)
                .maxResults(3)
                .minScore(0.5)
                .embeddingModel(embeddingModel)
                .build();
    }

代码解读：EmbeddingStoreRetriever是核心，它内部将问题向量化，并与知识库中所有向量计算余弦相似度，返回最相似的文本片段。ConversationalRetrievalChain自动将这些片段组织成Prompt发送给大模型生成答案。

四、 总结与展望

通过本文，我们从概念、原理到实践完整走通了RAG知识库的构建流程。RAG通过解耦记忆与推理，让大模型能够安全、可靠地利用外部知识，是构建企业级AI应用的基石。

掌握RAG，你就掌握了构建智能客服、企业知识库、个性化助手等应用的核心能力。希望这篇博客能为你提供清晰的指引。