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一. RAG技术概述

1.1 什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点：

• 知识固化：预训练数据无法实时更新

• 幻觉问题：生成内容缺乏事实依据

• 领域局限：难以直接处理专业领域问题

典型应用场景：

• 智能客服（如阿里小蜜日均处理千万级问答）

• 法律/医疗领域专业问答

• 企业知识库增强（如微软将RAG集成到Copilot）

• 

二. RAG如何增强大模型能力

2.1 核心增强机制

• 动态知识注入：每次生成前检索最新资料（如股票实时数据）

• 证据可追溯：生成结果附带参考文档片段

• 长文本处理：通过检索压缩超长上下文（如处理100页PDF）

案例对比：

2.2 技术优势

• 低成本：无需微调即可适配新领域

• 可解释性：检索结果提供生成依据

• 安全性：通过知识库过滤敏感内容

三. RAG核心原理与全流程解析

3.1 技术架构图

用户提问 → 向量化 → 检索 → 文档排序 → 上下文构建 → LLM生成 → 输出

3.2 分阶段详解

阶段1：数据预处理与索引

代码示例：构建向量数据库（使用FAISS）

from sentence_transformers import SentenceTransformer  
import faiss  
import numpy as np  
# 加载嵌入模型  
encoder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  
# 假设documents是加载的文本列表  
documents = ["大模型原理...", "RAG技术优点..."]  
embeddings = encoder.encode(documents)  
# 创建FAISS索引  
dim = embeddings.shape[1]  
index = faiss.IndexFlatL2(dim)  
index.add(embeddings)  
# 保存索引  
faiss.write_index(index, "rag_index.faiss")

阶段2：实时检索与重排序

代码示例：检索Top-K文档

def retrieve(query: str, k=5):  query_embedding = encoder.encode([query])  distances, indices = index.search(query_embedding, k)  return [documents[i] for i in indices[0]]  
# 示例  
results = retrieve("如何提高RAG的准确性？")  
print("相关文档：", results[:2])

阶段3：上下文构建与生成

代码示例：调用LLM生成

from transformers import pipeline  
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")  
def rag_generate(query):  contexts = retrieve(query)  prompt = f"基于以下信息回答问题：\n{contexts}\n\n问题：{query}\n答案："  return generator(prompt, max_length=500)[0]['generated_text']  
# 执行  
answer = rag_generate("RAG有哪些优化方法？")  
print(answer)

3.3 高级优化策略

• 检索增强：

  • HyDE：先用LLM生成假设答案，再检索相关文档

  • Rerank：用交叉编码器（cross-encoder）对初筛结果重排序

• 生成控制：

  • 引用标注：在生成文本中标记参考来源

  • 置信度过滤：丢弃低质量检索结果

代码示例：HyDE优化实现

def hyde_retrieve(query):  # 生成假设答案  hypo_answer = generator(f"假设答案：{query}", max_length=100)[0]['generated_text']  # 基于假设答案检索  return retrieve(hypo_answer)

注：本文代码需安装以下依赖：

pip install sentence-transformers faiss-cpu transformers

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