解锁RAG技术:让大模型拥有"超强记忆",回答更靠谱!

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的出现掀起了一场技术革命，但其自身存在的幻觉问题、知识更新滞后以及可解释性不足等局限性，也成为了进一步发展的瓶颈。而检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的诞生，犹如一把钥匙，为大模型打开了新的大门，让大模型拥有了 “超强记忆”，回答更加靠谱。

一、大模型的困境：记忆与知识的双重挑战

尽管大语言模型在自然语言处理领域展现出了惊人的能力，但它们并非完美无缺。一方面，大模型存在 “幻觉” 问题，可能会生成与事实不符的内容，这在医疗、法律等对准确性要求极高的领域尤为致命。另一方面，大模型的知识更新成本极高，一个 6B 参数的模型更新就需要大量的计算资源和时间，导致其知识往往滞后于现实世界，无法及时获取最新信息。此外，大模型的黑箱特性使得其输出缺乏可解释性，在需要追溯知识来源的场景中难以满足需求。

二、RAG 技术：给大模型装上 “外置知识库”

RAG 技术的核心思想是将大模型与外部知识库（ima知识库、飞书文档、百度云盘、数据库等等）相结合，通过检索技术为大模型提供实时、准确的知识支持，从而弥补大模型自身的不足。具体来说，RAG 将大模型与用户交互的过程分为两个阶段：

1. 检索阶段：根据用户的问题，从外部知识库中检索出相关的文档或文本片段。
2. 生成阶段：将检索到的信息与用户问题相结合，输入到大模型中，由大模型生成最终的回答。

这种方式就像是给大模型配备了一个 “外置知识库”，让大模型在回答问题时不再仅仅依赖自身的预训练知识，而是能够实时获取最新、最相关的信息，从而显著提升回答的准确性和可靠性。

三、RAG 的核心优势：让大模型更聪明、更可靠

1. 知识实时更新（引入外部知识）：RAG 无需更新大模型的参数，只需定期更新外部知识库，就能够让大模型获取最新的知识。例如，在金融领域，市场行情和政策法规每天都在变化，通过 RAG 技术，大模型可以实时检索最新的金融数据和政策文件，为用户提供准确的投资建议。
2. 避免过拟合：传统的微调方法需要在特定任务的数据上对大模型进行训练，容易导致过拟合问题。而 RAG 通过检索外部知识，无需调整大模型的参数，从而避免了过拟合的风险，让大模型在不同领域和任务中都能保持良好的性能。
3. 处理大规模知识：大模型的内部存储空间有限，无法存储所有领域的知识。RAG 技术可以连接到大规模的外部知识库，如百科全书、专业数据库等，让大模型能够处理更加复杂和专业的问题。例如，在法律领域，RAG 可以检索到大量的法律条文和案例，帮助大模型更好地理解和回答法律问题。
4. 提升可解释性：RAG 生成的回答与外部知识源建立了明确的关联，用户可以追溯回答的知识来源，从而提高了回答的可解释性和可信度。在医疗诊断中，RAG 可以引用最新的医学研究成果和临床指南，让医生和患者更加清楚诊断的依据。

四、RAG 的发展历程：从朴素到智能的进化

RAG 技术的发展经历了多个阶段，每个阶段都针对前一阶段的不足进行了改进和优化。

1. Naive RAG（朴素 RAG）：这是 RAG 的最初形态，主要由索引、检索和生成三个模块组成。索引模块将文档切分成文本块并向量化存储到向量数据库中；检索模块通过向量检索找到与用户问题最相关的文本块；生成模块将这些文本块和用户问题输入到大模型中生成回答。虽然 Naive RAG 能够基本实现检索增强生成的功能，但在检索精度和效率上存在不足。
2. Advanced RAG（高级 RAG）：为了提高检索质量，Advanced RAG 引入了更多的改进措施。在数据预处理阶段，采用滑动窗口方法、细粒度文本块切分等技术，提高文本块的语义完整性；在后处理阶段，通过重排序、摘要生成等操作，筛选出最相关的文本块，减少冗余信息。这些改进使得 Advanced RAG 在检索精度和回答质量上有了显著提升。
3. Modular RAG（模块化 RAG）：Modular RAG 将各个模块进行了模块化设计，使得系统更加灵活和可扩展。例如，增加了 Routing 模块，根据用户查询的条件将请求转发到特定的知识库；引入了 Rerank 模块，对检索到的文本块进行重新排序，进一步提高检索的准确性。模块化的设计使得 RAG 系统能够更好地适应不同的应用场景和需求。
4. Graph RAG：Graph RAG 引入了知识图谱的概念，通过构建实体之间的关系网络，增强了对复杂知识的表示和检索能力。在索引阶段，Graph RAG 不仅提取文本中的实体和关系，还构建了知识图谱，将文档中的知识组织成一个结构化的网络；在查询阶段，利用知识图谱的语义信息，能够更准确地理解用户问题，检索到相关的知识。Graph RAG 在处理需要深层逻辑推理和知识关联的问题时表现出色。
   

   Graph RAG技术主流程

通过文本生成知识图谱去构建索引

• 文本切割
  • 把整个语料库进行切分成多个文本块，这些文本块是最小的语义单元，可以是段落、句子或者句子片段
• 提取实体、关系
  • GraphRAG利用LLM识别并提取文本块中的所有实体等，实体之间的关系，以及文本中表达关键的内容
• 层次聚类
  • GraphRAG对初始的知识图谱进行分层聚类，用于将实体分到不同的社区（community）之中，形成粗粒度的数据
• 社区摘要
  • GraphRAG还会对每一个社区以及重要的部分生成摘要，这些摘要数据就包括社区内主要的实体，实体之间的关系以及关键内容

GraphRAG 查询过程

根据用户的问题去进行检索

• 全局检索
  • 利用社区摘要信息，对涉及整个知识库的整体性问题进行检索和推理
• 本地检索
  • 利用实体信息，社区摘要信息，对特定实体的细节问题进行推理和回答
• Agentic RAG：Agentic RAG 引入了自主代理的概念，使得 RAG 系统能够根据用户的需求进行动态决策和工作流程优化。代理可以自主地选择检索策略、调整检索范围，甚至与其他代理协作完成复杂的任务。例如，在多领域查询中，Agentic RAG 可以根据用户问题自动切换到相应的知识库，并协调多个代理进行联合检索和推理，提高问题解决的效率和质量。

五、RAG 的核心原理：三大模块构建智能检索生成系统

RAG 系统主要由索引模块、检索模块和大模型生成模块三大核心模块组成，每个模块都发挥着重要的作用。

1. 索引模块：索引模块是 RAG 系统的基础，它负责将海量的文档数据转化为向量数据库中可检索的向量表示。首先，需要对文档进行预处理，将其切分成合适长度的文本块（一般最大是512个token），常见的切分策略包括固定长度截断、分段和滑动窗口等。然后，利用向量模型（如 Word2Vec、BERT 等）将每个文本块转换为词向量或句子向量，这些向量能够表示文本块的语义信息。最后，将这些向量存储到向量数据库中，如 Chroma、Milvus、Pinecone、 腾讯云向量数据库等，以便后续的检索操作。

细心的朋友会问一个问题：为什么需要对数据进行切分，且目前最大是512个token?

目前向量模型都会基于BERT作为基础底座模型再进行微调，而BERT最大长度仅支持到512；超过512的时候，性能就会急剧下降，再使用的意义已经不大，也限制了语义表示的质量

1. 检索模块：检索模块的主要任务是根据用户的问题，从向量数据库中检索出最相关的文本块。首先，将用户的问题进行向量化处理，得到问题向量。然后，通过向量相似度计算方法（如余弦相似度、欧式距离等），在向量数据库中查找与问题向量最相似的 Top K 个文本向量，获取对应的文本块。为了提高检索效率，主流的向量数据库通常采用近似最近邻检索（ANN）算法，如 K - 近邻算法（KNN）的优化版本，在保证一定检索精度的同时，大大缩短了检索时间。
2. 大模型生成模块：生成模块是 RAG 系统的关键，它负责将检索到的文本块和用户问题相结合，输入到大模型中生成最终的回答。为了引导大模型更好地利用检索到的信息，通常需要设计合适的提示词模板。例如，一个常见的模板是将检索到的文本块作为 “已知信息”，然后要求大模型根据这些信息回答用户的问题，并明确规定如果无法从已知信息中得到答案，就如实告知用户，避免编造内容。通过优化提示词模板，可以进一步提升大模型生成回答的质量和准确性。

常见的文本切分策略

1. 按照固定长度截断：比如64个token为界限进行截取
2. 分段：以 L/64 的长度分成n段，每段分别去做向量化，然后对所有的向量取最大、平均操作
3. 滑动窗口：即把文档分成有重叠的若干段，一般是设定每一个文本块的大小，然后各个文本块之间的有重叠的长度

RAG通用流程示意图

graph LR
    subgraph 数据处理
        A[文档] --> B[预处理切分]
        B --> C[文本块]
        C --> D[向量化]
        D --> E[向量数据库]
    end

    subgraph 查询处理
        F[用户Query] --> G[向量化]
        G --> H[相似度计算]
        H --> I[相似Top K文本块]
    end

    subgraph 推理生成
        I --> J[提示词模板]
        J --> K[LLM]
        K --> L[结果]
    end

    E -.->|检索匹配| I
    style A fill:#FFA07A,stroke:#FF4500
    style F fill:#FFB6C1,stroke:#FF69B4
    style K fill:#D8BFD8,stroke:#9370DB

RAG通用流程示意图

六、RAG 的应用场景：开启大模型落地新征程

RAG 技术的出现，为大模型在各个领域的落地应用提供了强大的支持，以下是一些典型的应用场景：

1. 智能客服：在电商、金融、电信等行业，RAG 可以将企业的产品知识库、常见问题解答等外部知识接入大模型，让客服机器人能够准确回答用户关于产品信息、售后服务、业务办理等方面的问题。与传统的规则型客服机器人相比，基于 RAG 的智能客服准确率更高，能够处理更复杂的问题，同时还能根据最新的产品政策和活动实时更新回答内容。
2. 文档分析与处理：在法律、医疗、金融等领域，大量的文档需要进行分析和处理。RAG 可以帮助大模型快速检索文档中的关键信息，如合同条款中的风险点、医学文献中的最新研究成果、财务报表中的重要数据等，并生成准确的分析报告或摘要。例如，法律公司可以利用 RAG 开发合同审核助手，自动分析合同条款，标注潜在的法律风险，大大提高合同审核的效率和准确性。
3. 个性化内容创作：对于自媒体创作者、广告文案人员等来说，RAG 可以作为强大的创作助手。用户只需输入内容主题和风格要求，RAG 就可以从海量的知识库中检索相关的素材和案例，为大模型提供丰富的创作灵感，生成高质量的初稿。创作者只需在此基础上进行修改和完善，即可大幅提高内容产出效率，实现从每周发布 1 篇文章到多篇文章的突破。
4. 教育领域：在教育领域，RAG 可以为学生提供个性化的学习辅导。例如，针对学生的数学问题，RAG 可以检索到相关的数学公式、解题思路和例题，帮助大模型生成详细的解答过程，让学生更好地理解和掌握知识点。同时，RAG 还可以根据最新的教育政策和教材内容实时更新知识，为学生提供最准确的学习支持。

七、未来展望：RAG 推动大模型迈向新高度

随着技术的不断发展，RAG 技术将与更多的前沿技术相结合，推动大模型迈向新的高度。例如，与多模态技术相结合，RAG 可以处理图像、语音、视频等多种形式的信息，实现更丰富的交互方式；与智能代理技术相结合，RAG 可以构建自主决策、主动服务的智能系统，为用户提供更加个性化、智能化的服务。

RAG 技术的出现，为大模型解决了记忆和知识的难题，让大模型拥有了 “超强记忆”，回答更加靠谱。在未来的发展中，RAG 将成为大模型应用开发的核心技术之一，推动人工智能在各个领域的落地应用，为人类社会带来更多的便利和价值。