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RAG 概述

        RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。

       

RAG 技术架构图

RAG 主要包含哪些

1. 核心组件

1. 检索器（Retriever）

   • 功能：从外部知识库中检索与输入问题相关的信息。

   • 技术：通常使用密集检索（如基于BERT的向量嵌入）或稀疏检索（如BM25），计算查询与文档的相似度。

   • 输出：返回最相关的文档片段或段落。

2. 生成器（Generator）

   • 功能：基于检索结果和用户输入，生成自然语言回答。

   • 技术：常用预训练语言模型（如GPT、T5），可能针对特定任务微调。

   • 输入：用户问题 + 检索到的上下文。

3. 知识库（Knowledge Base）

   • 存储内容：结构化或非结构化数据（如文档、网页、数据库）。

   • 形式：常以向量数据库（如FAISS、Pinecone）存储，支持高效相似性搜索。

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2. 关键流程

1. 预处理与索引构建

   对知识库数据进行分块、清洗、嵌入（Embedding），并构建索引以便快速检索。

2. 检索阶段

   将用户查询编码为向量，从知识库中检索Top-K相关文档。

3. 生成阶段

   将检索结果与原始问题拼接，输入生成模型产生最终回答。

RAG分块策略

        RAG-分块策略-CSDN博客