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Jun 15, 2025 08:23 AM
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RAG的重要性，一方面在于扩大了大模型的上下文；另一方面在于在大模型的知识外增加了知识库（而这个知识库还可以有企业的私有特性），第三个是减少了幻觉，增加可靠性。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种人工智能技术框架，它将大规模语言模型（LLM）与外部知识源检索相结合，通过从知识库中检索相关信息来增强模型的生成能力，从而提供更准确、上下文丰富的响应。其本质是 InContext Learning（上下文学习），即“检索技术 + LLM提示”的组合。
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RAG的最大特征
RAG的核心特征体现在其独特的工作机制和应用优势上：
- 动态知识整合（无需微调模型）： RAG 能够实时访问外部知识库（如企业数据库或专业文献），并在不修改LLM底层参数的情况下动态加载和更新知识，实现“热装卸”（Hot-Swapping）。这一特性省略了模型微调的成本，可快速适配不同垂直领域的需求。
- 减少幻觉与增强可靠性： 通过检索真实外部数据，RAG 显著降低LLM的“幻觉”（Hallucination）问题，即生成虚构或错误信息。例如，在医疗场景中，RAG结合专业指南（如NCCN）可确保诊断建议的准确性。
- 数据隐私与安全隔离： RAG 访问的外部数据不参与LLM训练过程，仅用于检索阶段的上下文增强，有效保护敏感数据（如患者病历或企业专有信息）。这解决了通用大模型在垂直领域的数据安全顾虑。
- 灵活检索策略优化： 支持混合检索机制（如语义向量检索、知识图谱检索），并通过算法（如重排器FlagReranker）优化Top-K结果的匹配精度。例如，使用余弦相似度计算查询与文档块的相关性，提升响应质量。
实现原理简述
RAG 工作流程分为三步：
- 数据准备：清洗和结构化外部知识源。
- 分块与嵌入：将文本分割为Chunk（块），通过嵌入模型（如BAAI/bge-large-zh）转化为向量。
- 检索与生成：用户查询被嵌入后匹配知识库，检索结果与Prompt模板结合输入LLM生成最终响应。
此框架的核心价值在于弥补LLM的三大局限：知识时效性不足、幻觉风险及数据安全挑战。
