RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成是目前最常用的一种让大语言模型比如 ChatGPT、Gemini、Claude变得更可靠、更“懂行”的技术。它本质上就是让 AI 在回答问题前先去查阅可靠的外部资料而不是只靠自己“背过”的知识来瞎猜。1. 为什么需要 RAG传统 LLM 的痛点普通大语言模型就像一个“死记硬背”的学生它只靠训练时记住的知识截止到某个日期。遇到公司内部文档、最新政策、专有数据时就容易胡说八道专业叫“幻觉”。知识一过时就答错。RAG 相当于给这个学生发了一本允许翻看的“开放书考试”参考书而且这本书还是实时更新的公司资料库。看上面这张图对比就一目了然左边传统 LLM只靠自己脑子容易出错、过时、不能引用来源。右边 RAG会先去查外部资料再结合资料回答可靠得多还能标注出处。2. RAG 到底是怎么工作的整个过程分成两大阶段像流水线一样阶段一提前准备资料离线一次性做把公司所有文档PDF、手册、代码注释、知识库等切成小块Chunking然后用“嵌入模型”把每块文字变成一串数字向量Embedding存进一个特殊的向量数据库比如 ChromaDB、Milvus、Weaviate。 这步就像把图书馆所有书做成“电子索引卡”方便以后快速查找。阶段二用户提问时实时处理在线用户问一个问题例如“我们公司的请假政策是什么”。把问题也转成向量。在向量数据库里快速搜索最相似的文档块Semantic Search语义搜索而不是关键字匹配。把找到的最相关几段文字塞进给 LLM 的提示词里Prompt Augmentation。LLM 拿着这些真实资料生成最终回答。Introduction to LLM RAG - Retrieval Augmented Generation Explained | Weaviate上面这张图把流程标成了① Retrieval检索→ ② Augmented增强→ ③ Generation生成非常清晰。3. 更详细一点的实际流程图推荐收藏pub.towardsai.netRAG Explained: A Comprehensive Guide to Mastering Retrieval-Augmented Generation | by Ajit | Towards AI这张图把所有环节都画出来了你可以对照看左上原始文档 → 分块 → Embedding → 存进向量数据库。中间用户提问 → 也 Embedding → 去数据库检索 Top K 相似文档。右下把检索到的文档拼进 Prompt → 交给 LLM 生成答案。4. 举个我们前端开发者最常见的实际例子你在做一个企业内部 AI 助手普通 ChatGPT 问“今年 Q3 的舆情趋势如何” → 它可能胡编。加了 RAG 后系统先从公司内部的舆情报告 PDF、Excel、历史聊天记录里检索出最相关的段落。把这些段落塞给模型。模型就能准确引用“根据 2025 年 9 月的内部报告负面占比下降 15%……”并配上你用 ECharts 画的趋势图。5. RAG 能带来什么实际好处准确率大幅提升幻觉问题减少 70-90%实际项目数据。知识实时更新公司文档改了重新索引一下就行不用重新训练模型。可解释回答里可以附上“参考文档链接”用户知道来源。成本低比微调模型便宜太多普通开发者就能上手。6. 它也不是万能的真实局限如果检索到的资料不对向量搜索不准答案还是会错所以要调 Embedding 模型、Chunk 大小、检索策略。文档太多时速度会变慢需要好点的向量数据库。隐私文档要小心处理权限。总结RAG 就是“让 AI 先查书再回答”的聪明做法它把大模型从“靠记忆背书”升级成了“带着资料库考试”让它在企业场景里真正好用起来。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
AI 系列之RAG 系统与传统语言模型
发布时间：2026/7/9 1:12:08
RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成是目前最常用的一种让大语言模型比如 ChatGPT、Gemini、Claude变得更可靠、更“懂行”的技术。它本质上就是让 AI 在回答问题前先去查阅可靠的外部资料而不是只靠自己“背过”的知识来瞎猜。1. 为什么需要 RAG传统 LLM 的痛点普通大语言模型就像一个“死记硬背”的学生它只靠训练时记住的知识截止到某个日期。遇到公司内部文档、最新政策、专有数据时就容易胡说八道专业叫“幻觉”。知识一过时就答错。RAG 相当于给这个学生发了一本允许翻看的“开放书考试”参考书而且这本书还是实时更新的公司资料库。看上面这张图对比就一目了然左边传统 LLM只靠自己脑子容易出错、过时、不能引用来源。右边 RAG会先去查外部资料再结合资料回答可靠得多还能标注出处。2. RAG 到底是怎么工作的整个过程分成两大阶段像流水线一样阶段一提前准备资料离线一次性做把公司所有文档PDF、手册、代码注释、知识库等切成小块Chunking然后用“嵌入模型”把每块文字变成一串数字向量Embedding存进一个特殊的向量数据库比如 ChromaDB、Milvus、Weaviate。 这步就像把图书馆所有书做成“电子索引卡”方便以后快速查找。阶段二用户提问时实时处理在线用户问一个问题例如“我们公司的请假政策是什么”。把问题也转成向量。在向量数据库里快速搜索最相似的文档块Semantic Search语义搜索而不是关键字匹配。把找到的最相关几段文字塞进给 LLM 的提示词里Prompt Augmentation。LLM 拿着这些真实资料生成最终回答。Introduction to LLM RAG - Retrieval Augmented Generation Explained | Weaviate上面这张图把流程标成了① Retrieval检索→ ② Augmented增强→ ③ Generation生成非常清晰。3. 更详细一点的实际流程图推荐收藏pub.towardsai.netRAG Explained: A Comprehensive Guide to Mastering Retrieval-Augmented Generation | by Ajit | Towards AI这张图把所有环节都画出来了你可以对照看左上原始文档 → 分块 → Embedding → 存进向量数据库。中间用户提问 → 也 Embedding → 去数据库检索 Top K 相似文档。右下把检索到的文档拼进 Prompt → 交给 LLM 生成答案。4. 举个我们前端开发者最常见的实际例子你在做一个企业内部 AI 助手普通 ChatGPT 问“今年 Q3 的舆情趋势如何” → 它可能胡编。加了 RAG 后系统先从公司内部的舆情报告 PDF、Excel、历史聊天记录里检索出最相关的段落。把这些段落塞给模型。模型就能准确引用“根据 2025 年 9 月的内部报告负面占比下降 15%……”并配上你用 ECharts 画的趋势图。5. RAG 能带来什么实际好处准确率大幅提升幻觉问题减少 70-90%实际项目数据。知识实时更新公司文档改了重新索引一下就行不用重新训练模型。可解释回答里可以附上“参考文档链接”用户知道来源。成本低比微调模型便宜太多普通开发者就能上手。6. 它也不是万能的真实局限如果检索到的资料不对向量搜索不准答案还是会错所以要调 Embedding 模型、Chunk 大小、检索策略。文档太多时速度会变慢需要好点的向量数据库。隐私文档要小心处理权限。总结RAG 就是“让 AI 先查书再回答”的聪明做法它把大模型从“靠记忆背书”升级成了“带着资料库考试”让它在企业场景里真正好用起来。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
