RAG - 检索增强生成技术介绍¶

什么是RAG？¶

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的AI技术。它通过从外部知识库检索相关信息，然后结合大语言模型的生成能力，为用户提供更准确、更丰富的答案。

RAG的两大核心流程¶

1. 知识库构建（离线流程）¶

知识库构建是RAG系统的基础，主要包含以下步骤：

步骤一：文档预处理¶

收集领域相关文档
分割成适当大小的文本块
清洗和标准化文本

步骤二：向量化存储¶

# 创建知识库示例代码
embedding_model = apply_embedding_model("default")
memory_service = MemoryService()

# 创建知识库集合
collection_result = memory_service.create_collection(
    name="rag_knowledge",
    backend_type="VDB",
    description="RAG知识库",
    embedding_model=embedding_model,
    dim=embedding_model.get_dim()
)

# 插入知识片段
for sentence in knowledge_sentences:
    result = memory_service.insert_data(
        collection_name="rag_knowledge",
        text=sentence,
        metadata={
            "topic": "AI/ML",
            "type": "knowledge",
            "source": "manual"
        }
    )

步骤三：索引构建¶

# 创建检索索引
index_result = memory_service.create_index(
    collection_name="rag_knowledge",
    index_name="knowledge_index",
    description="知识检索索引"
)

2. 检索增强生成（在线流程）¶

检索增强生成是RAG的核心应用流程：

步骤一：查询理解与检索¶

# 从知识库检索相关信息
result = memory_service.retrieve_data(
    collection_name="rag_knowledge",
    query_text=user_query,
    topk=3,  # 获取最相关的3条知识
    index_name="knowledge_index",
    with_metadata=True
)

步骤二：上下文组装¶

注意：当前代码中缺少此部分，待后续添加 - 将检索到的知识片段与用户问题组合 - 构建结构化的prompt模板 - 确保上下文信息的相关性和完整性

步骤三：生成回答¶

注意：当前代码中缺少此部分，待后续添加 - 调用大语言模型API - 基于检索到的上下文生成答案 - 进行后处理和质量控制

RAG的优势¶

知识时效性：可以实时更新外部知识库，无需重新训练模型
可解释性：用户可以查看检索到的源文档，了解答案来源
领域专业性：通过构建专业知识库，提升特定领域的问答质量
成本效率：相比训练大型模型，维护知识库的成本更低

技术架构¶

用户查询 → 查询向量化 → 相似度检索 → 上下文组装 → LLM生成 → 回答输出
    ↑                        ↓
知识文档 → 文档分割 → 向量化存储 → 向量数据库

应用场景¶

企业问答系统：基于内部文档的智能客服
学术研究助手：基于论文库的研究问答
技术文档助手：基于API文档的开发支持
法律咨询系统：基于法律条文的法务问答

本文档介绍了RAG的基本概念和核心流程。如需了解具体的实现方法，请参考《Naive RAG实现指南》。