文章介绍了RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成的大语言模型应用架构，其检索部分通常通过向量数据库实现。向量数据库用于存储和高效搜索高维向量表示，将文本转换为向量进行相似度检索。RAG通过预处理文档为向量存入数据库，用户提问时检索相关内容并输入大模型生成更准确的回答。两者结合能提升大模型回答的准确性和上下文相关性。
RAG 是什么
RAG 即Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，是一种结合“检索”与“生成”的大语言模型应用架构：
- Retrieval（检索）：从一个文档库中检索与用户问题相关的内容
- Augmented Generation（增强生成）：将检索到的内容与用户问题一起输入给大语言模型（如 GPT），生成更准确、上下文丰富的回答
向量数据库是干什么的
向量数据库（如 FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate）是专门设计用来存储和高效搜索高维向量表示的数据库。你可以把它理解为：
- 文本（或图像、音频） → 通过嵌入模型（embedding model） → 转换为向量
- 向量 → 存入向量数据库
- 用户问题 → 同样转成向量 → 用于在向量数据库中做相似度检索（通常是余弦相似度或欧氏距离）
RAG 和向量数据库的关系
RAG 的“R”（检索）部分，常常是通过向量数据库来实现的。
具体流程如下：
- 知识预处理：
- 文档被切片（chunking），每一小段文本都被转换为向量（embedding）；
- 向量存入向量数据库中。
- 用户提问时：
- 问题也被转换为向量；
- 向量数据库进行相似向量检索，返回相关文档片段。
- 结果增强生成：
- 将检索结果 + 用户问题 → 送入大语言模型生成回答。
图示理解（简化版）
举个例子
你构建一个“公司内部文档问答系统”：
- 你用向量数据库（如 Milvus）保存所有员工手册、财报、技术文档的 embedding；
- 用户问：“我们2023年的销售目标是多少？”
- 系统会把这个问题嵌入为向量，然后在向量数据库中找出相似的文档段落；
- 再由大模型（如 GPT-4）生成结合上下文的回答。
总结
| 项目 | RAG | 向量数据库 |
|---|---|---|
| 作用 | 提升生成准确性，通过检索提供上下文 | 存储与搜索嵌入向量（文档片段、问题等） |
| 核心功能 | 检索 + 生成结合 | 快速查找相似内容 |
| 联系 | RAG 的检索部分常用向量数据库实现 | 为 RAG 提供相似内容支持 |
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