本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发 学习视频/籽料/面试题 都在这>>Github<<
在人工智能领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种革命性的技术框架，它将大规模语言模型（LLM）与外部知识检索能力相结合，显著提升模型在问答、对话等任务中的准确性与可靠性。简单来说，RAG通过动态检索相关知识来增强生成过程，让AI的回答既有创造力又具备事实依据 。
一、RAG的核心原理与技术架构
1. RAG的定义与目标
RAG的本质是 “检索技术+LLM提示” （In-Context Learning）。其核心目标是通过外部知识检索解决LLM的三大局限：
- 知识局限性：传统LLM依赖于训练数据，无法实时更新知识 。幻觉问题：模型可能生成无事实依据的内容 。数据安全：避免敏感数据直接写入模型参数 。
2. 工作流程
RAG分为四步闭环流程：
- 知识库整理：将文档（文本、表格、图像等）分块（Chunking），并提取关键信息 。向量嵌入与索引：使用嵌入模型（如
BAAI/bge-large-zh）将文本转为向量，存储至向量数据库（如Milvus） 。检索增强：用户提问时，从数据库召回相关文档（Top-K），经重排序（如FlagReranker）筛选最匹配内容 。生成响应：将检索结果作为上下文输入LLM（如GPT、DeepSeek），生成最终回答 。示例：医疗问答中，输入“布洛芬用量”，RAG先检索药品说明书，再生成“成人一次1片，每日2次”的精准回答 。
二、RAG的分类与演进
根据技术复杂度，RAG可分为三类：
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Naive RAG | 基础“索引-检索-生成”流程 | 简单文本问答 |
| Modular RAG | 支持分块优化、检索前后处理 | 多格式数据整合 |
| Agentic RAG | 结合智能体工具链，动态调用外部API | 复杂推理任务（如医疗诊断） |
三、RAG的实践案例：医疗智能问诊
关键实现步骤：
- 数据分块：用
MarkdownHeaderTextSplitter按标题层级切分医学文献（如NCCN指南） 。向量化：嵌入模型生成784维向量，Milvus数据库存储索引 。意图识别：LLM解析用户问题，调用RAG模块或SQL工具（如查询患者病历） 。生成优化：微调LLM（如DeepSeek-R1），使用LoRA适配器提升领域适应性 。*智能问诊系统架构图：结合静态知识库与动态患者数据 *
四、RAG的评估与优化方向
评估指标：
- 检索质量：命中率（HR）、平均倒数排名（MRR） 。生成质量：BLEU分、ROUGE-N（基于Ragas框架） 。
优化策略：
- 检索增强：
- 混合检索：稠密向量+稀疏检索（BM25） 。图索引：构建实体关系网络提升相关性 。
- 上下文重排：按注意力机制优化文档顺序 。微调+RLHF：人工标注数据强化事实性 。
结语：RAG的核心价值
RAG通过动态知识检索与生成模型的协同，实现了 “质量进，质量出” （Quality In, Quality Out）的智能响应 。无论是医疗问诊、客服系统还是企业知识库，RAG都能显著提升输出的准确性与可解释性。随着Agentic RAG等进阶架构的发展，其将在复杂场景中发挥更大潜力。
这里给大家准备了AI大模型开发 学习视频/籽料/面试题 学习文档都在这>>Github<<
