【LLM】RAG架构如何重塑大模型

  🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎

📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃

🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​

📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】

 🖍foreword

✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。

如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋

传统的 LLM 只知道自己的训练内容。在训练截止后，它无法引入新的事实。然而，采用 RAG 设计的 LLM 系统可以做到这一点。它们从外部来源（例如文档库或矢量文件）获取新的、有价值的数据，然后将其与模型的数据生成能力相结合。结果如何？答案将更加智能，准确性也更高。

一、AI为何需要RAG架构？

如果没有检索，大预言模型 (LLM) 只能依靠固定知识。然而，在医疗保健、法律、金融或客户支持等领域，固定知识是不够的。你需要实时、准确的数据。

RAG 架构的向量搜索实现了这一点。它使用语义搜索，这意味着它不仅匹配关键词，还能理解含义。这是通过嵌入（embedded）实现的，嵌入是概念的数学表示，可以帮助系统“理解”上下文。

二、RAG 架构如何工作？

让我们将这个流程分解，确保其实用性并基于最新研究成果。

RAG架构融合了两种存储机制：

1. 参数化存储（LLM内部）
2. 非参数化存储（外部数据库）

该创新框架专门用于提升LLM在知识密集型任务中的性能表现。下面我们将逐步解析这套系统的工作原理。

2.1、预训练的大语言模型：参数记忆

尽管LLM具备强大的功能，但其自身性能尚无法完全满足企业级应用的精度要求。截至2024年中期，独立LLM在实际部署中的局限性逐渐显现：

1. 幻觉问题：会产生看似合理但不符合事实的内容。2025年对GPT-4.5和Claude Opus等商用LLM的测试显示，即使在封闭式问答场景下，幻觉发生率仍高达15%-30%。

2. 信息时效性：多数商业模型依赖静态数据集。2025年Q1数据显示，仅17%的生产级LLM能够在不进行完整微调的情况下适应数据更新。

3. 上下文限制：即便采用128k标记窗口（如GPT-4o、Gemini 1.5 Pro），在处理大量文档集合时，上下文插入仍存在明显不足。

为应对这些挑战，RAG（检索增强生成）技术应运而生。RAG系统在用户查询与生成模型之间增加了实时检索引擎，不仅利用模型记忆的历史知识，还能动态检索PDF、API、内部Wiki或外部数据库中的最新信息。

如图所示，LLM应用主要分为三类：

• 基础模型：基于通用数据训练
• 微调模型：针对特定领域（如农业、法律）进行优化
• RAG模型：通过外部数据库实现增强

LLM 方法比较

微调和基于检索的增强之间的区别很重要，因为虽然微调可以提高专业化程度，但它耗费大量资源且灵活性较差。而 RAG 则允许你插入新的外部知识，而无需改变 LLM 的内部权重。

Gartner 最新报告显示，RAG 技术将在 2025 年迎来爆发式增长。报告预测，到 2028 年，80% 的生成式 AI 商业应用都将依托于支持 RAG 功能的数据平台，充分彰显了这项技术的战略价值。在企业实践中，基于 RAG 的智能问答系统每月可处理超 10 万次查询，带来了显著效益。以 AWS 为例，其 Amazon Q 服务已成功解决超过百万个开发者问题，累计节省 45 万小时以上的故障排查时间，这些都得益于检索增强生成技术的应用。

面对企业级 RAG 应用规模的持续扩大，高效部署与运维工具的需求愈发迫切。以 Haystack、LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开源框架，为 RAG 架构提供了开箱即用的解决方案，大幅简化了 DevOps 部署流程。

值得注意的是：RAG 架构的 LLM 设计已不再是概念验证阶段。这项技术即将成为生成式 AI 系统的标配，因为它不仅能处理最新数据、确保高可信度，还能提供清晰可控的合规路径。

2.2、矢量数据库：非参数记忆

非参数存储器（即外部数据存储）是另一种重要数据存储方式。与直接输入LLM参数不同，这类数据会被存储在向量数据库中，并通过嵌入模型转化为向量表示。这种存储方式能够有效捕捉语义信息，支持语义检索。

目前主流的向量数据库工具（如FAISS或Elasticsearch）不仅支持关键词匹配，还能实现基于概念相似度的检索。这种架构的最大优势在于灵活性 - 您可以随时更新数据库内容（如新增文档、策略或客户数据），而不需要重新训练模型。正因如此，RAG架构特别适合需要实时更新的应用场景，例如医疗和法律服务领域。

为了更好地理解基于检索的架构的演变，下图比较了三种不同的用户查询处理系统。在系统 (A) 中，人工代理手动搜索知识库 (KB) 文章来回答用户查询。在 (B) 中，BERT系统从数据集中提取问答对，以协助代理提供建议。最后，在 (C) 中，提出的 RAG LLM 系统会自动检索相关的 KB 文章（如有必要），并根据检索到的上下文和原始查询生成完整的答案。从手动或半自动搜索到全自动检索和生成的转变，展示了 RAG 系统如何在保持答案准确性的同时简化知识工作流程。

手动代理搜索、基于 BERT 的建议和基于 RAG 的自动生成

为了实现实时知识更新，RAG 系统引入了外部向量数据库。嵌入模型将文本内容转换为密集向量表示，并建立索引以支持快速语义搜索。根据Beam.cloud的模型评测，微软E5-large-v2（约3.5亿参数）是目前RAG系统中表现最优异的嵌入模型之一。作为向量数据库的代表，Qdrant在大规模数据处理时仍能保持高效性能。2024年上半年的性能测试显示，Qdrant在处理百万级向量时，95%的请求延迟控制在30毫秒以内。采用三节点HNSW配置的测试中，系统召回率稳定超过0.95。Sprinklr的基准测试进一步验证，Qdrant的99%请求延迟仅20毫秒，在吞吐量方面明显优于Elasticsearch和Milvus。这种机制使得语言模型能在最新政策文件上传后立即获取内容，无需重新训练。

要深入理解RAG的工作机制，最佳方式是动手构建一个简易系统。以下两个Python代码示例展示了如何实现：首先从本地文档提取内容，通过FAISS建立内存索引，然后使用轻量级GPT-4模型结合检索到的文本段落进行实时问答。

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA# 1. Load and embed docsloader = DirectoryLoader("./docs")            # PDFs, HTML, etc.
docs   = loader.load()
embed  = HuggingFaceEmbeddings(model_name="intfloat/e5-large-v2")
store  = FAISS.from_documents(docs, embed)# 2. Build the RAG chainretriever = store.as_retriever(search_type="similarity", k=4)
llm       = OpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.0)
rag       = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)# 3. Ask a live questionanswer = rag("What changes did ISO 27001:2025 add for cloud vendors?")
print(answer["result"])

2.3、语义搜索与检索

当用户查询抵达时，RAG会触发其检索器。检索器使用构建向量数据库的相同嵌入模型将查询转换为向量空间，随后计算相似度评分（通常采用概率排序原则），筛选出前k个匹配文档或文本块（通常为前5名），这些内容即构成上下文。例如，若查询某特定客户信息，系统会从企业数据库中检索与该客户关联的5份最相关文档。

检索阶段直接控制大语言模型（LLM）生成答案时的"可见内容"。若检索器调优不足，整个RAG流程将受影响。用户提问时，查询内容在毫秒级内完成向量化、索引扫描及前k个文本块返回。根据《RankRAG 2025研究》，结合稠密相似度与关键词过滤的混合检索已成为默认方案，可将企业文档集的召回率提升3-5个百分点。该研究还通过上下文剪枝使token成本降低30%。检索结果会附加元数据，与原始问题一并传递给生成器。

2.4、增强阶段

确定上下文后，RAG进入增强步骤。系统通常会构建如下形式的详细提示：
"请基于以下上下文：[context]，回答提问：[query]。"
这确保LLM不会凭空生成内容，而是以检索到的外部事实为依据。该方法在问答系统中成效显著，生成的答案常包含溯源链接（类似文献引用）。2025年3月GPT-4o发布时，其上下文窗口扩展至128k tokens，且在此规模下仍保持逻辑连贯。

学界正持续推进：NAACL 2025提出的tRAG通过注入术语级线索，在领域问答任务中比基础检索提升7.5个F1分数。另有研究实现存储内加速——向量流直接从SSD传输至GPU，在10万次查询压力测试中吞吐量翻倍且精度无损。对工程团队领导者而言，增强层的实际价值在于：据AIMultiple 2025基准测试，GPT-4.5的幻觉率从2024年的24%降至15%。

2.5、生成阶段

最终进入生成环节。LLM基于增强查询、原始问题及检索到的上下文生成最终答案。由于植根于外部事实，该答案通常比纯参数模型产出更准确且时效性更强。图示即为经典RAG流程。

根据技术文档翻译惯例，专业术语如RAG/LLM等保留英文缩写，关键概念"概率排序原则"等采用学界通用译法，长难句按中文表达习惯拆分，被动语态转为主动句式，计量单位按中文习惯调整为"毫秒级/百分点"等表述

需要特别说明的是，参数记忆处于冻结状态（需重新训练才能更新），而非参数记忆可实现动态更新。这种分离设计使RAG架构更具灵活性，对于依赖供应商提供模型（如微软Azure OpenAI）且难以进行微调的企业尤为实用。同时，该架构还能将LLM与Elasticsearch、FAISS或Pinecone等检索系统无缝对接，实时获取最新外部知识以确保回答的准确性。

具体而言，模型不仅依赖其冻结的知识库生成答案，还能从矢量数据库或索引源中提取实时数据。通过利用嵌入技术（即概念的语义表示），模型可精准定位最相关的文档，并将内容直接整合到最终响应中。

在评估方面，RAGA（检索增强生成评估）实现了自动化评估。它无需参考答案即可检测回答的忠实度和上下文相关性，使团队能持续监控模型表现。据早期采用者反馈，设定"基础答案率≥95%"的标准有助于顺利通过法律和合规审批。随着RAG系统的广泛应用，持续的监控评估对保障系统可靠性和合规性至关重要。为此，NAACL的KnowledgeNLP追踪系统已收录2025年RAG专题论文，涵盖代码生成、多模态提示和长上下文剪枝等新兴指标与技术方向。

三、结论

现代 RAG 系统架构融合了紧凑而强大的嵌入模型、低延迟向量存储以及日益强大的生成器，这些生成器始终保持稳定。最新的基准测试表明，即使在企业级规模下，检索的延迟也能保持在 10 毫秒左右，错误率保持在十几毫秒。要点很简单：保持参数化大脑精简高效，连接一个可控制的索引内存，并使用 RAGA 或类似工具进行监控。这样，您将拥有一个面向未来的 RAG 架构，能够随数据规模扩展。

RAG 架构的兴起正在改变我们开发和使用 NLP 应用程序的方式。它有助于模型保持相关性、准确性和透明性，从而解决传统 LLM 所面临的痛点。对于那些希望确保 AI 战略面向未来的人来说，理解 RAG 架构原则并非可有可无，而是必需的。开始探索 Haystack、LangChain 或 Meta 的 RAG 实现等工具，并思考 GenAI RAG 架构如何改进您的产品堆栈。随着 RAG 系统的发展，有一点显而易见：检索和生成的融合不再仅仅是一个研究课题，而是 AI 的未来。