一文彻底搞懂RAG

大家好，今天咱们用最接地气、零门槛的方式，把RAG扒得明明白白。不管你是刚接触AI的大学生，还是想快速落地项目的初级程序员，看完这篇，你能直接懂原理、能上手、能避坑，再也不用被各种玄学概念绕晕。先问个扎心的问题：你用大模型的时候，有没有遇到过这种情况？问它2026年最新的政策、刚发布的产品参数、你们公司内部的规章制度，它要么答非所问，要么一本正经地胡说八道——这就是大模型的幻觉和知识滞后。

人工智能AI技术

421人浏览 · 2026-02-10 16:39:39

人工智能AI技术 · 2026-02-10 16:39:39 发布

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前言

大家好，今天咱们用最接地气、零门槛的方式，把RAG扒得明明白白。不管你是刚接触AI的大学生，还是想快速落地项目的初级程序员，看完这篇，你能直接懂原理、能上手、能避坑，再也不用被各种玄学概念绕晕。

先问个扎心的问题：你用大模型的时候，有没有遇到过这种情况？
问它2026年最新的政策、刚发布的产品参数、你们公司内部的规章制度，它要么答非所问，要么一本正经地胡说八道——这就是大模型的幻觉和知识滞后。

大模型就像一个读了很多旧书的学霸，记忆力强、表达好，但它没看过你手里的新资料、内部文档，更不知道你行业的最新动态。硬让它答，它只能靠“编”。

那怎么解决？答案就是今天的主角：RAG（检索增强生成）。

用大白话翻译：给大模型配一个“随身资料库”，先查资料再说话，不瞎编、不超时、更准确。

再给个生活化类比：
大模型=闭卷考试的学生，只能靠脑子里的旧知识答题；
RAG=开卷考试，允许你先翻课本、查笔记，再整理答案。

是不是瞬间就懂了？

一、RAG到底是什么？官方定义+人话版

先给权威定义（来自IBM Developer 2026年1月最新文档）：
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种从外部知识库检索事实，将大模型锚定在最准确、最新信息上，提升生成质量的AI框架。

人话版总结：

不改动大模型本身，不用重新训练
外接一个私有/实时更新的知识库
用户提问→先去库里找相关内容→把资料+问题一起给大模型→大模型基于资料生成答案
答案有依据、不幻觉、知识实时更新

核心价值三句话：

治幻觉：答案有来源，不瞎编
补时效：知识库更新，AI就懂新知识
保安全：敏感数据存在自己库里，不传给大模型

二、RAG的完整流程：四步走，一步都不能少

RAG不是黑箱，它的流程非常清晰，2025-2026主流标准流程分四步：加载→切片→向量化→检索生成。

第一步：文档加载（把资料喂进去）

把你的PDF、Word、Excel、网页、数据库里的文本，提取成纯文本。
就像把课本、笔记、试卷，都整理成可阅读的文字。

第二步：文本分块（切片）

大模型一次读不完长篇大论，所以要切成小段（Chunk）。
2026主流做法：按段落/语义切，长度512/1024字符，避免切断完整语义。
切得好不好，直接影响检索精度——切太碎找不到，切太长塞不进上下文。

第三步：向量化（把文字变成数字向量）

这一步很多人怕数学，其实不用你算，模型帮你搞定。
向量=文字的“数字身份证”，意思相近的文字，向量距离更近。
用嵌入模型（Embedding Model） 把每块文本转成向量，存进向量数据库（Vector DB）。

常见向量库（2026稳定版）：

轻量：FAISS、Chroma
企业级：Milvus、Pinecone、Qdrant

第四步：检索+生成（开卷答题）

用户提问→转成向量
向量库找最相似的N块内容（默认k=3-5）
把“问题+检索到的资料”拼好，传给大模型
大模型基于资料整理答案，不脱离原文

整个流程，没有魔法，全是可复现的工程步骤。

三、为什么2026年必须学RAG？

现在AI行业有个共识：大模型应用落地，80%都要用RAG。

原因很真实：

微调太贵：全量微调要显卡、要数据、要时间，小团队/个人玩不起
RAG便宜：几行代码，更新知识库就更新能力，零训练成本
合规安全：企业数据不泄露，满足隐私要求
就业刚需：简历写“RAG落地经验”，直接拉开差距

四、零基础上手：真实可运行的极简RAG代码

下面给你2026年最稳、最通用的极简实现，基于LangChain+Chroma+通用嵌入模型，复制就能跑。

环境安装（官方稳定版）：

pip install langchain==0.2.0 langchain-community==0.2.0 chromadb==0.5.0 sentence-transformers==2.6.0

极简代码（注释超详细）：

# 1. 导入依赖
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import Ollama

# 2. 加载文档（换成你的txt路径）
loader = TextLoader("my_knowledge.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# 3. 文本分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=512,
    chunk_overlap=64
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 4. 向量库存储
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectordb = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embeddings)
retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})

# 5. 本地大模型（Ollama一键启动）
llm = Ollama(model="qwen:7b")

# 6. 组装RAG并提问
def rag_ask(question):
    docs = retriever.get_relevant_documents(question)
    context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
    prompt = f"根据资料回答：{context}\n问题：{question}"
    return llm.invoke(prompt)

# 测试
print(rag_ask("你的问题"))