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RAG技术解析：以Text2SQL为例看检索增强生成的全流程应用

引言：当大模型遇见结构化数据

在自然语言处理领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正掀起一场知识革命。这项技术通过将传统检索系统与生成式AI相结合，有效解决了大语言模型的知识时效性和可靠性难题。本文以Text2SQL这一典型场景为切入点，深入解析RAG技术的核心流程及其优化策略。

一、RAG技术的三阶引擎

1.1 检索阶段：知识定位的艺术
在Text2SQL场景中，检索系统需要完成双重定位任务：

# 基于向量数据库的语义检索实现
def retrieve_schema_context(question):schema_vectors = embed_model.encode(database.tables)query_vector = embed_model.encode(question)return faiss_index.search(query_vector, k=3)

• 模式检索：通过对比用户问题与数据库表结构（字段名、数据类型、外键关系）的语义相似度，精准定位相关数据表

• 历史查询匹配：从过往成功SQL查询日志中检索相似案例，为生成阶段提供参考模板

1.2 增强阶段：上下文重构的智慧
通过三重过滤机制提升知识质量：