RAG(Retrieval-Augmented Generation)：检索增强生成，通过为大模型接入外部知识库，将传统生成式大模型与实时检索技术相结合，为大模型补充来自外部的相关数据和上下文，提升大模型问答准确率，解决大模型幻觉和实效性问题。

检索：根据用户的输入，从外部知识库中检索出相关的信息，这一步通常是把多模态数据表示成向量，通过向量检索得到最相关的信息。

增强：将用户的查询内容跟检索到的相关知识一起放到提示词模板里。

生成：将经过检索增强的提示词输入到大模型中，通过大模型推理，得到最终的输出结果。

RAG技术的本质是让大模型参加「开卷考试」，通过RAG查找知识库中相关资料，从而解决大模型没有学过的问题。

主流RAG算法

1、RAG Embedding

文档经过切分得到文本块，每一段文本通过Embedding模型进行特征提取，得到每个文本块的向量表达，最后将这些向量存储到知识库里，这个过程叫做RAG Embedding。

不仅文档可以转换成向量，图像、视频、语音等多模态数据也可以转换成向量。通过将不同模态的数据都映射到统一向量空间，以实现多模态知识的互联互通。

业界主流的Embedding模型包括BGE、Sentence-BERT、text2vec等。这些模型的共同特点是都由Transformer结构组成。

2、RAG Index

当接到用户的查询请求时，通过RAG Embedding将用户的查询请求转换成向量，然后将这个向量与知识库中的向量进行比对，从知识库中找到与查询向量最相似的一组向量。

然而，在实际业务中，知识库中有数千万甚至上亿条向量，如果将查询向量和知识库中的向量进行逐一比对，向量检索的计算量会非常大，无法满足时效性要求。

因此，业界的主流方案是在向量的底库上构建一个高性能的向量索引，检索时基于向量索引快速查询到对应的向量，从而大幅减少向量检索的计算开销，这个建立向量索引的过程叫RAG Index。

业界主流的向量索引包括HNSW图索引和IVFPQ索引。

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）分层导航小世界图

HNSW通过分层导航小世界图实现搜索优化。每一层的节点通过边连接，表示节点间的接近程度。上层图用于快速跳跃，底层图则进行精细搜索。搜索过程包括以下步骤：

1. 从顶层的入口点开始，利用贪婪搜索找到与查询向量最近的节点。

2. 达到局部最优后，跳转到下一层并重复搜索。

3. 在最底层完成最终的精细搜索，返回最近邻结果。

IVF_PQ（ Inverted File with Product Quantization）

IVF 就像在一本书中创建索引。 你不用扫描每一页（或者，在我们的情况下，每一个向量），而是在索引中查找特定的关键词（群组），从而快速找到相关的页面（向量）。

IVFPQ 中包含了两个关键概念：

倒排索引（Inverted File）： 这是一种数据结构，用于加速搜索。对于每个特征向量，倒排索引存储了包含该特征向量的数据的列表，这使得在查询时可以快速定位包含相似特征的数据。

乘积量化（Product Quantization）： 这是一种降维和量化的技术。在数据检索中，通常使用很高维度的特征向量来描述数据。乘积量化通过将这些高维向量分解成较小的子向量，并对每个子向量进行独立的量化，从而减少了存储和计算的复杂性。这有助于加快检索速度。

3、RAG Reranker

在向量检索完成后，RAG Reranker会对检索到的结果进行重排序。重排序分为逐点重排（Pointwise Reranking）和列表重排（Listwise Reranking）。逐点重排是“给每篇文章单独打分”，列表重排是“看完所有文章再直接排名次”。

Pointwise是工业界RAG主流，追求高效稳定；Listwise是高精度检索进阶方案，追求排序质量，适合搜索与专业场景。

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