RAG：解锁大语言模型新能力的关键钥匙
什么是 RAG？
RAG全称 Retrieval-Augmented Generation， 是一种将检索模型与生成模型相结合的混合技术，它将检索组件集成到生成模型中
主要的核心思想是：在模型生成答案之前，先从知识库或向量数据库中检索出相关信息，并将这些信息作为上下文传递给大语言模型（LLM），从而生成更加准确和有依据的回答。
RAG的常见使用场景
内容创作（Content Creation）
RAG 可以帮助内容创作者快速获取相关资料，并生成连贯的文章、博客、产品描述等，大幅提升写作效率和质量。
教育与学习（Educational Assistance）
在学术研究、课程开发或论文写作中，RAG 模型能够为学生和教师检索相关知识，并生成解释性或扩展性的内容，辅助学习与研究。
知识检索与发现（Knowledge Discovery）
在科研、医疗、金融等数据密集型领域，研究人员可以利用 RAG 在海量文献与数据中快速定位关键信息，提炼洞见，加速知识发现与创新。
客服问答系统（Question Answering）
借助 RAG，客服机器人可以基于知识库和历史交互记录检索信息，向用户提供更加准确、详细和个性化的回答，从而提升服务体验与效率。
RAG的工作原理
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：先找到相关信息，再结合大模型生成答案。
它的工作流程可以拆解为两个关键环节：
- 索引（Indexing）：对原始文档进行切分、嵌入向量化，并存入向量数据库，形成一份“语义目录”。
- 检索与生成（Retrieval & Generation）：当用户提问时，系统会将问题转化为向量，在数据库中检索最相关的片段，然后与问题一起交给大模型生成答案。
索引
索引是为了加速向量检索过程而创建的数据结构。
如果没有索引，搜索庞大的数据集就像在一个庞大的图书馆中翻阅每本书的每一页，以找到一条单一的信息——这是一项非常耗时且低效的任务。通过以结构化的方式组织数据，索引使系统能够快速定位相关信息，方法是参考索引，而不是扫描每一份文档。
RAG索引建立的过程
- 收集数据 ： 从多种数据来源收集数据
- 数据分割和解析：将数据分割成Chunk，这是由于LLM通常有一个上下文的上限。同时，解析数据以提取有用的元数据（如文档标题、作者、发布日期等），这些元数据有助于提高检索效果和上下文理解。
- 嵌入： 将数据块Chunk使用一些嵌入模型转换为高纬度的词向量表示，用于表示语义关系和文本相似性以便大模型可以理解
- 向量数据库：将生成的嵌入向量和相关的元数据存储在向量数据库中（如ChromaDB、Pinecone、Milvus等）。这些数据库针对大规模高维数据进行了优化，支持高效的查询和检索。
嵌入
嵌入（Embedding）就像人类依靠视觉、听觉、触觉去感知世界一样，是大模型理解外部信息（如文本、图像、音视频等）的关键方式。
嵌入可以被理解为一种特殊的“翻译技术”：将我们日常使用的词语、句子、段落，甚至图像和视频等内容，翻译成计算机能够理解的数字表示——向量。这些向量不仅是数字序列，更能承载语义信息，使得大模型能够识别和理解文本或多模态数据的含义与上下文。
什么是向量
举个例子：当用户提出一个问题，例如 “什么是机器学习？”，首先会把这句话转化为一个 查询向量：如：[0.15, 0.2, 0.45, ...]。
这个过程称为 向量化（Vectorization）。向量化（Vectorization）是通过嵌入模型将文本或图像等内容转化为固定长度的向量表示。这些向量虽然比原始数据更简洁，但仍然处于一个多维语义空间中，使得语义相近的内容在空间中彼此更接近。
嵌入的类型
词嵌入（Word Embeddings）
词嵌入将单个单词表示为向量。经典模型包括 Word2Vec、GloVe、FastText。
词嵌入是自然语言处理的基础，使模型能够理解单词之间的语义关系。
示例：在 Word2Vec 中，单词 “king” 可能被表示为 [0.5, 0.8, -0.1, 0.3, 0.9]。而单词 “queen” 的向量与之相似，表明两者语义接近；而 “apple” 的向量则与它们距离更远，反映了语义上的差异。
句子嵌入（Sentence Embeddings）
句子嵌入用于捕捉整个句子或段落的语义。常见模型有 Universal Sentence Encoder 和 Sentence-BERT (SBERT)。它们通常通过对词向量进行平均或池化，得到一个能表示整体语义的向量。
示例：句子 “The cat sat on the mat” 会被映射到一个向量，这个向量并不是单纯拼接各个词，而是整体表达“猫坐在垫子上”这一语义。
图像嵌入（Image Embeddings）
在计算机视觉中，图像嵌入用于将图像表示为向量。卷积神经网络（CNN） 常作为生成图像嵌入的核心结构，这些向量可以用于图像检索、分类等任务。
示例：一张猫的图片会被映射到一个向量，该向量会靠近其他猫的图片向量，从而帮助模型识别相似的物体。
图嵌入（Graph Embeddings）
图嵌入将图中的节点或子图 映射为向量，同时保留它们之间的结构关系。常见方法包括 DeepWalk、GraphSAGE。
示例：在一个社交网络图中，用户可以被表示为向量，两个用户的向量越接近，就表示他们之间的关系越紧密。
检索和生成
最后当用户提出问题时，系统会先将问题向量化，并在向量数据库中进行相似度匹配，检索出与之最相关的内容片段。
随后，系统会将 用户的原始问题 + 检索到的内容 一并传递给大语言模型。大模型在获取到这些上下文后，能够结合用户需求和检索信息，生成更加准确、具有依据的回答。
举个例子
当用户提问：“RAG的应用场景有哪些？”
- 检索阶段：系统在知识库中找到相关片段，例如“RAG 常用于客服、问答系统、教育辅助和知识发现”。
- 生成阶段：大模型会结合用户问题和检索到的内容，生成一个更完整的答案：
“RAG 的典型应用包括客户支持聊天机器人、开放领域问答、教育研究助手以及知识发现等场景。”
通过这种方式，模型的回答不仅流畅自然，而且具备可追溯的知识来源，降低了“幻觉”风险。
