RAG全流程详解：原理、步骤与实战技术推荐
随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，单纯依赖模型内部知识回答问题，往往容易出现“知识盲区”或“幻觉”现象。**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**成为当前解决这类问题的主流方案之一。
本文将从零开始，全面介绍RAG的工作流程、关键步骤的具体内容和实际应用中推荐的技术及工具，助你快速理解并搭建高效的RAG系统。
什么是RAG？
RAG的核心思想是：在生成回答之前，先从外部知识库中检索相关信息，再将检索到的内容与用户问题一同输入大语言模型，生成基于知识的高质量回答。
它结合了信息检索（IR）和生成模型的优势，既提升了回答的准确性，也增加了系统的可解释性。
RAG的完整流程
用户提问↓
查询理解（意图识别、实体识别、查询扩写）↓
检索（向量检索、关键词检索、混合检索）↓
检索结果后处理（Cross-Encoder重排序、过滤、压缩）↓
上下文构造（拼接问题和相关文档）↓
大语言模型生成答案↓
答案评估与优化（可选）
详细步骤解析
1. 查询理解
目标： 理解用户提问的意图，抽取关键实体，优化检索表达。
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意图识别：判断问题类别（如定义、操作流程、对比等），为后续检索调整策略。
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实体识别：抽取核心词汇、专有名词（产品名、日期、地名等）。
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查询扩写：自动补充同义词或相关词，提升检索召回。
常用技术和工具：
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语言模型微调分类器（如BERT、GPT系列）
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开源工具：SpaCy、HanLP、LlamaIndex的实体识别模块
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零样本分类与重写链（LangChain的PromptChain）
2. 检索阶段
目标： 从知识库中找到与问题最相关的文本片段。
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向量检索：基于文本嵌入向量，计算语义相似度。
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关键词检索：传统基于关键词匹配和布尔逻辑的搜索。
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混合检索：结合关键词和向量检索，提高召回率。
技术推荐：
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向量库：FAISS、Qdrant、Weaviate、Chroma
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Embedding模型：OpenAI Embedding、百度BGE、GTE、sentence-transformers
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关键词搜索引擎：Elasticsearch、Whoosh
3. 检索结果后处理
目标： 提高检索内容质量，控制上下文长度。
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Cross-Encoder Reranker（精排）：使用MiniLM、BGE Reranker等模型对Top-K候选文档重新排序，准确选出最相关内容。
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过滤：去除无关或重复片段。
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摘要压缩：用LLM对文档做摘要，减少冗余信息。
技术推荐：
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MiniLM（
cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2） -
BGE Reranker（百度开源）
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LlamaIndex中的Rerank和ContextCompressor模块
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LangChain的CohereRerank
4. 上下文构造
目标： 将用户问题和检索到的文档内容拼接成Prompt，供大模型生成。
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格式设计应清晰，通常包括角色设定、问题描述、上下文内容
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控制上下文长度，避免超过模型最大输入限制
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提示设计可以指定回答风格、格式（如JSON、步骤列表等）
示例模板：
你是一位专业的财务顾问，请根据以下内容回答问题：问题：
{user_question}相关信息：
1. {chunk1}
2. {chunk2}
...请详细回答。
技术推荐：
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LangChain的PromptTemplate和ChatPromptTemplate
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LlamaIndex的PromptHelper
5. 大语言模型生成答案
目标： 结合上下文，生成准确、自然的回答。
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选择适合业务需求的模型（本地开源或API）
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对模型参数（temperature、max tokens等）进行调优
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支持多轮对话时，构建对话历史
推荐模型：
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OpenAI GPT系列（如GPT-4o、GPT-4）
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开源模型：Mistral-7B、Qwen-7B、Mixtral-8B、ChatGLM、BloomZ等
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支持微调的基础模型，结合LoRA轻量调优
6. 答案评估与优化（可选）
目标： 自动评估生成结果的准确性、完整性和可读性，辅助迭代优化。
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使用LLM进行faithfulness（忠实度）评估
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基于指标（ROUGE、BLEU、F1）结合人工标注
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实现自动化的评测流水线（如RAGAS、QAEvalChain）
推荐工具：
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LlamaIndex Eval模块
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LangChain Eval
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结合GPT-4做自动评分
实践中推荐的技术框架和工具
| 环节 | 推荐技术和库 |
|---|---|
| 查询理解 | SpaCy、HanLP、LangChain、LlamaIndex |
| 向量检索 | FAISS、Qdrant、Weaviate、Chroma |
| Embedding | OpenAI Embedding、BGE、sentence-transformers |
| 精排 | MiniLM Cross-Encoder、BGE Reranker、Cohere Rerank |
| Prompt构造 | LangChain PromptTemplate、LlamaIndex PromptHelper |
| 生成模型 | OpenAI GPT系列、本地 Mistral、Qwen等 |
| 答案评估 | LlamaIndex Eval、LangChain Eval、RAGAS |
总结
RAG通过将检索与生成结合，显著提升了大语言模型回答问题的准确性和实用性。掌握每个步骤的核心要点和最佳实践，能够帮助你快速搭建适合自己业务场景的智能问答系统。
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预处理提升检索精度
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精排提高相关性和忠实度
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灵活Prompt设计引导模型生成
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自动评估驱动持续优化