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什么是RAG？
RAG是一种结合文档检索（Retrieval）与语言模型生成（Generation）的技术，它的核心思想是：先查资料，再作答。
RAG是“知识”和“大模型”的桥梁。
与传统LLM（Large language model，大型语言模型，如chartgpt）不同，RAG不完全依赖模型内部知识，而是将用户的问题与一个外部知识库结合，通过检索获取相关文档，再交由语言模型生成回答。
为什么会有RAG？
RAG的出现，是为了解决传统打语言模型（LLM）在真实应用中的三大痛点：
- 知识截止问题：LLM的知识固定在训练时的数据（如GPT-3.5截止到2021年），无法回答新的事实、最新的政策、技术文档更新等问题
- 幻觉（Hallucination）：LLM可能编造事实，当模型遇到知识空白时，它会“自洽的胡说八道”，表面看似合理，实则错误
- 无法访问私有知识：无法访问公司内部知识、专属文档、个人数据等非公开内容
RAG的优势
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 外部知识接入 | 实时连接知识库，让模型不止靠记忆 |
| 提升问答可信度 | 基于真实内容作答，减少幻觉 |
| 支持复杂问答 | 多文档融合后，能支持长文档或跨文档问答 |
| 可快速迭代 | 只需要更新知识库，无需重复训练模型 |
| 企业智能化 | 支撑内部问答、助手、客服等应用场景 |
RAG的典型应用场景
- 客户服务助手
- 金融文档的自动文档
- 企业文档助手，客服机器人
- 医学指南、病例支持
RAG工作流程
如何搭建一个简单的RAG系统
工具选型（可用）：
- 文档向量化：OpenAI Embedding API
- 向量数据库：FAISS
- 生成模型（选择已有模型）：OpenAI GPT
- 框架推荐：LangChain、LlamIndex、Haystack
步骤概览：
- 文档预处理（切片、清洗）
- 文本向量化并存入数据库
- 接收用户问题 -> 转成向量 -> 检索相似片段
- 将检索内容 + 问题作为Prompt输出LLM生成回答
参考文章
- Code a simple RAG from scratch：https://huggingface.co/blog/ngxson/make-your-own-rag
下一步计划
搭建一个软考相关RAG系统。