RAG是一种结合信息检索和自然语言生成技术旨在提高生成模型的性能和准确性。它通过检索外部数据库或网页中的相关信息并将其转换为可读的参考资料最后生成答案。RAG的核心步骤包括检索、增强和生成。它解决了AI“记不住新东西、容易瞎编”的问题使输出更准确、更有依据。RAG广泛应用于聊天机器人、智能助理等领域。RAGRetrieval-Augmented Generation是⼀种结合了信息检索和⾃然语⾔⽣成的技术旨在提⾼⽣成模型的性能和准确性。用大白话解释一下RAG 就是给 AI 生成模型比如 GPT、文心一言装了个 “实时查资料的外挂”1、先从外部数据库 / 网页里精准搜到相关信息2、再用这些靠谱信息转换为可读的 “参考资料”2、最后生成答案既解决了 AI“记不住新东西、容易瞎编” 的问题又让输出更准、更有依据拆成 3 个核心步骤1、检索RetrievalAI 先当 “搜索引擎”—— 你问它 “2025 年 AI 产品经理岗位需求变化”它不会直接瞎答而是先去爬行业报告、招聘网站、权威文章把和 “岗位需求” 相关的信息都捞出来2、增强Augmented这些捞出来的信息就成了 AI 的 “临时知识库”—— 相当于考试前给它划了重点让它不用靠自己 “过时的记忆” 答题3、生成GenerationAI 再当 “文案整理师”—— 把搜到的重点信息整合、润色用自然语言讲给你听最后输出 “2025 年 AI 产品经理更看重 RAG 应用能力、数据分析能力新增了跨部门协同要求” 这类具体答案。对比普通 AI没装 RAG的区别普通 AI靠训练时的 “老记忆” 答题可能告诉你 “2023 年的需求”甚至编不存在的要求RAG 增强 AI靠 “实时检索 参考资料” 答题答案又新又准还能溯源比如告诉你答案来自某平台的某报告。RAG 模型⼴泛应⽤于聊天机器⼈、智能助理、问答系统和其他需要实时信息的⾃然语⾔处理任务。底层原理如图这个图就是 RAG 工作的 “完整流水线”跟着以下步骤就能看懂第一、 图左上角的Knowledge base知识库是 RAG 的 “素材仓库”—— 比如你做 “Chat With Your Code”仓库里存的就是所有代码文档Documents。但整份文档太长大模型读不下、也找不到细节所以要做Chunking分块把长文档切成一小段一小段的Chunks文本块对应图里步骤 2 的绿色方块这一步的核心是把 “大资料” 拆成 “小信息便利贴”为后续精准找资料打基础。第二、 步骤 3 的Embedding Model嵌入模型是 RAG 的 “语义翻译机”它会把每一个「Chunks」以及你后续输入的「Query用户提问」都转换成一串数字 —— 这串数字叫「Embeddings嵌入向量」图里的「[0.12, 0.43, -0.51]」就是例子。为啥转数字计算机看不懂 “文字的意思”但能通过 “向量的距离” 判断语义是否相近比如 “代码怎么运行” 和 “运行代码的步骤”转成向量后距离很近而 “代码怎么运行” 和 “今天吃什么”向量距离会很远。第三、 步骤 4 的Vector Database向量数据库是 RAG 的 “语义保险柜”它存的不是文字是Embeddings嵌入向量 对应的Text Chunk文本块原文Metadata元数据比如这个 Chunk 来自哪份文档还会建Index索引方便快速搜。图里的Embedding space嵌入空间是这些向量的 “数字地图”每个点代表一个 Chunk 的向量。当你的Query转成Query Vector查询向量图里橙色点后会在ANN Search space近似最近邻搜索空间里圈出红圈 —— 找到和它距离最近的Similar Vector相似向量蓝色点对应的 Chunk 就是 “和问题最相关的资料”。第四、找到相关资料后步骤 5 的Prompt Template提示词模板就登场了模板里写着Answer this ‘Query’ Based on the the Following Context—— 翻译过来就是 “必须照着下面的参考资料Context回答我的问题”。这里的Context就是步骤 4 里找到的相似 Chunk。把 “你的 Query 对应的 Context” 拼在一起就成了给大模型的 “带资料的问题”。第五、 最后一步步骤 6 的LLM大语言模型图里是 Llama-3是 RAG 的 “最终答题者”它拿到 “带资料的问题” 后不会瞎编因为提示词要求它基于 Context 回答所以它会把 Context 里的信息整理成自然语言生成准确的Final Response最终回复。回复会传回步骤 7 的「ChatWithYourCode!」交互界面你就能在「Ask anything…」框下看到精准回答了。最后用一句话总结 RAG 流程图逻辑通过“分块→语义编码→向量检索→带资料提问”流程让大模型从 “靠记忆瞎编的选手”变成 “拿着参考资料答题的靠谱考生”——这就是 RAG 能让 AI 输出更准的核心。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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发布时间：2026/7/6 19:41:31
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