零基础学AI大模型之RAG技术

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AI大模型	零基础学AI大模型之大模型的“幻觉”

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前情摘要：
1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型
2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API
3、零基础学AI大模型之SpringAI
4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念
5、零基础学AI大模型之大模型私有化部署全指南
6、零基础学AI大模型之AI大模型可视化界面
7、零基础学AI大模型之LangChain
8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路
9、零基础学AI大模型之Prompt提示词工程
10、零基础学AI大模型之LangChain-PromptTemplate
11、零基础学AI大模型之ChatModel聊天模型与ChatPromptTemplate实战
12、零基础学AI大模型之LangChain链
13、零基础学AI大模型之Stream流式输出实战
14、零基础学AI大模型之LangChain Output Parser
15、零基础学AI大模型之解析器PydanticOutputParser
16、零基础学AI大模型之大模型的“幻觉”

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零基础学AI大模型之RAG技术

一、先搞懂：RAG到底是个啥？

咱们先抛官方定义，用“人类做事的逻辑”类比，一眼就能懂：

你遇到一个陌生问题，比如“2024年某公司财报里的净利润是多少？”，会怎么做？
→ 先查资料（翻公司官网的财报文档、权威财经平台数据）→ 再结合查到的信息，组织语言回答。

RAG做的事，跟这个过程几乎一模一样！
官方定义：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种“先检索、再生成”的AI技术架构——先从外部知识库（比如文档、数据库）里找到和问题相关的“靠谱资料”，再把这些资料和问题一起喂给大模型，让模型基于真实信息生成回答，而不是靠自己“脑补”。

简单说：传统大模型是“凭记忆答题”，RAG是“先翻书再答题”，自然不容易出错～

二、为什么一定要用RAG？传统大模型的3个“坑”

咱们之前吐槽过大模型的“幻觉”，其实这只是传统生成模型的问题之一。RAG的出现，就是为了填这些坑：

1. 坑1：知识“过时”，新信息答不上

传统大模型的训练数据有“截止日期”，比如GPT-3截止2021年、某国产模型截止2023年，2024年后的新事儿它根本不知道。

• 例子：问“2027年诺贝尔生理学或医学奖得主是谁？”
  传统模型：只能说“我的训练数据截止到XXX年，无法回答”；
  RAG：实时检索2027年诺奖官网公告，直接给出得主和研究方向。

2. 坑2：容易“幻觉”，编错信息

传统模型靠“预测下一个词”生成内容，不管事实对错，只要逻辑通顺就敢说。

• 例子：问“不睡觉有哪些副作用？”
  传统模型：可能编“长期不睡觉会导致XXX（虚构病症）”，还说不出来源；
  RAG：先检索《睡眠医学指南》《WHO健康报告》，再列出“免疫力下降、记忆力衰退”等真实副作用，还能标注出处。

3. 坑3：专业领域“不懂装懂”

通用大模型（比如GPT-4基础版）没有垂直领域的深度知识，比如法律条文、医疗指南、企业内部数据。

• 例子：问“如何配置Hadoop集群的YARN内存参数？”
  传统模型：回答得模棱两可，甚至给错参数范围；
  RAG：检索Hadoop官方文档、企业内部的集群配置手册，给出“根据节点内存大小设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb为XXX”的精准答案。

咱们用表格更直观对比下：

问题类型	问题示例	传统模型表现	RAG表现
时效性问题	2027年诺奖得主是谁？	无法回答（知识过期）	检索实时信息，准确回答
领域专业问题	如何配置Hadoop YARN参数？	回答模糊/错误	检索专业文档，给精准步骤
需要引源问题	不睡觉有哪些副作用？	无可信出处，可能编内容	标注参考资料，列真实副作用

三、RAG的核心逻辑：检索+生成，1+1>2

RAG不是“替代大模型”，而是“给大模型装了个外接大脑（检索系统）”。两者分工明确，互补优势：

1. 检索系统：大模型的“搜索引擎”

作用：从海量数据里快速找到“和问题最相关”的信息，比如文档片段、数据库记录。
特点：

• 实时性：能获取最新数据（比如当天的新闻、刚更新的财报）；
• 精准性：只挑和问题相关的内容，不冗余；
• 可追溯：每个检索结果都有来源（比如“来自某公司2024财报P12”）。

2. 生成模型：大模型的“文案编辑”

作用：把检索到的“零散资料”和用户问题结合，生成流畅、易懂的回答。
特点：

• 理解能力强：能看懂用户问题的真实需求（比如用户问“老人能用这手机吗”，知道要查“产品适合人群”）；
• 表达自然：不像检索结果那样是零散片段，而是连贯的话。

3. 两者结合的好处

• 不用重训模型：想更新知识，只需更新检索的知识库（比如企业新增了产品手册，直接加到检索库就行），省去百万级的模型训练成本；
• 回答可验证：用户质疑“这个答案对吗？”，可以直接看RAG标注的来源，自己去查；
• 减少幻觉：模型基于真实资料生成，不是“瞎编”，准确率大幅提升。

四、RAG的技术链路：从文档到回答，5步走

咱们用“Java开发者能看懂的类比”，拆解RAG的完整工作流程：

1. 技术链路5个核心环节

简单说：加载文档→拆分处理→转向量存库→检索相关内容→生成回答
每个环节的作用和常用工具，咱们对应Java知识理解：

环节	作用	常用工具	Java类比（方便理解）
文档加载器	读取各种格式的文档（PDF、Word、TXT）	PyPDFLoader、Unstructured	FileInputStream（读文件）
文档转换器（分块）	把长文档拆成短片段（方便检索）	RecursiveTextSplitter	String.split()增强版（按逻辑拆分）
文本嵌入模型	把文字转成“向量”（机器能比较相关性）	OpenAI Embeddings	把字符串转成哈希值（类比）
向量存储	存向量，快速查“相似向量”	FAISS、Pinecone	数据库索引（比如MySQL索引）
检索器	根据用户问题，查向量库找相关内容	LangChain Retriever	SQL查询（where条件找相关数据）

2. 用Java伪代码看RAG工作流程

咱们以“用户问‘如何申请公司报销’”为例，写一段伪代码，每步都有注释，一看就懂：

public class RAGWorkflow {public static void main(String[] args) {// 第一步：加载文档（比如公司的《报销制度.pdf》《FAQ文档.txt》）// 类比：用FileInputStream读本地文件List<Document> companyDocs = DocumentLoader.load("D:/公司知识库/报销相关/");// 第二步：文档分块+转向量（长文档拆成短片段，再转成机器能懂的向量）// 类比：把长字符串按“章节”拆分，再转哈希值List<TextChunk> chunks = TextSplitter.split(companyDocs, 500); // 每段500字List<Vector> vectorList = EmbeddingModel.convertToVector(chunks);// 第三步：向量存入向量库（建索引，方便后续快速检索）// 类比：把哈希值存入数据库，建索引加速查询VectorDB vectorDB = new FAISSVectorDB(); // 常用的FAISS向量库vectorDB.addVectors(vectorList);// 第四步：处理用户问题，检索相关内容String userQuestion = "如何申请公司报销？";// 1. 先把问题转成向量Vector questionVector = EmbeddingModel.convertToVector(userQuestion);// 2. 从向量库找“最相似的3个文档片段”（即和问题最相关的资料）List<TextChunk> relatedChunks = vectorDB.search(questionVector, 3);// 第五步：结合检索结果，生成回答// 1. 把检索到的3个片段拼成“上下文”String context = relatedChunks.stream().map(chunk -> chunk.getContent() + "（来源：" + chunk.getSource() + "）").collect(Collectors.joining("\n"));// 2. 把“上下文+用户问题”一起喂给大模型String prompt = "根据以下资料回答问题：\n" + context + "\n问题：" + userQuestion;String answer = LLM.generate(prompt); // 调用大模型生成回答// 输出结果System.out.println("RAG生成回答：" + answer);// 示例输出：// "根据《公司报销制度.pdf》P5：申请报销需先在OA提交《报销单》，附发票照片，经部门经理审批后，财务3个工作日内打款（来源：《公司报销制度.pdf》P5）。若有疑问，可参考《FAQ文档.txt》第8条：发票需为近3个月内有效票据（来源：《FAQ文档.txt》P2）。"}
}

五、RAG的3个典型应用场景：看完就知道怎么用

咱们不说虚的，直接上真实案例，看看RAG在企业里到底怎么用，解决什么问题：

1. 场景1：智能客服系统（企业最常用）

传统客服的坑：产品更新快（比如新出了一款手机），客服知识库来不及同步，模型答不上“这个手机老人能用吗？”这种问题。
RAG方案：

• 把最新的产品手册、FAQ、售后政策都放进检索库；
• 用户问“xx手机支持老人家使用不？”，RAG先检索“产品适合人群”相关词条，再生成回答：“我们这款手机支持18岁以上成人使用，系统有‘老人模式’（字体放大、语音助手），来源：《xx手机产品手册V2.0》P8”。
  效果：客服人工干预减少40%，回答准确率提升30%+。

2. 场景2：医疗问答助手（专业领域必备）

传统医疗模型的坑：通用模型不懂专业医学知识，可能给“新冠疫苗导致自闭症”这种错误建议，出问题要担法律责任。
RAG方案：

• 检索库接入权威医学资源（PubMed论文、《临床用药指南》、卫健委公告）；
• 用户问“二甲双胍的禁忌症有哪些？”，RAG检索2023版《临床用药指南》第5.3节，生成回答：“根据2023版《临床用药指南》，二甲双胍禁用于：1）严重肾功能不全（eGFR<30）；2）急性代谢性酸中毒…来源：《临床用药指南2023》P156”。
  效果：回答合规性100%，避免医疗误导风险。

3. 场景3：金融研究报告生成（高效提效）

传统分析师的坑：市场数据天天变（比如某公司刚发财报），分析师要花几小时找数据、整理报告，效率低。
RAG方案：

• 检索库实时同步财报、行业新闻、股价数据；
• 分析师问“XXX公司2024Q1财报怎么样？”，RAG先检索该公司2024Q1财报（净利润同比增15%）、行业对比数据，再生成报告片段：“XXX公司2024Q1净利润5.2亿元，同比增15%，高于行业平均8%，主要因XX业务增长…来源：XXX公司2024Q1财报P10、XX行业分析报告”。
  效果：分析师写报告时间从6小时缩短到1小时，更新频率从“每天1次”变成“实时更新”。

小结

RAG的核心不是“高大上的新技术”，而是“用检索补全大模型的短板”——让模型从“凭记忆答题”变成“先翻书再答题”，既解决了知识过时、幻觉问题，又不用花大价钱重训模型。

对咱们开发者来说，入门RAG不用怕：先掌握LangChain的文档加载、向量存储（比如FAISS），再结合今天讲的“检索+生成”逻辑，就能搭一个简单的RAG系统

最后问大家：你所在的行业，有没有“需要RAG来解决的问题”？比如公司内部文档太多，查资料慢？欢迎在评论区聊聊！