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RAG是什么？

news 来源：原创 2025/4/23 6:48:59

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索（IR）和大语言模型（LLM）的技术，用于提升生成式 AI 的准确性和可靠性。它广泛应用于问答系统、知识增强对话和事实性内容生成等场景。

RAG 的核心思想

检索（Retrieval）
- 从外部知识库（如数据库、文档、网页）检索与用户查询相关的信息。
- 例如：用户问“Java 的垃圾回收机制是什么？”，RAG 会先搜索相关文档或知识库。
增强（Augmentation）
- 将检索到的信息作为上下文（Context）输入给 LLM（如 GPT-4、Llama 2）。
- 这样，模型生成的答案基于检索到的真实数据，而非仅依赖训练时的记忆。
生成（Generation）
- LLM 结合检索到的信息和自身知识生成最终回答。

RAG 的工作流程

用户输入查询（如“Java 的垃圾回收机制是什么？”）
检索系统（如 Elasticsearch、FAISS）查找相关文档
将检索到的文档片段作为上下文 + 用户查询一起输入 LLM
LLM 生成更准确、可靠的答案

RAG 的优势

✅ 减少幻觉（Hallucination）：LLM 容易编造虚假信息，RAG 提供真实数据支撑。
✅ 动态知识更新：无需重新训练模型，更新知识库即可让模型获取最新信息。
✅ 可解释性：可以追踪答案的来源（如引用某篇文档）。
✅ 适用于专业领域：如医疗、法律、金融等需要精准知识的场景。

RAG vs 传统 LLM

对比项	传统 LLM（如 GPT-3）	RAG（检索增强 LLM）
知识来源	训练时的固定数据	外部动态知识库
更新知识	需重新训练	仅更新检索库
准确性	可能产生幻觉	基于真实数据
适用场景	通用对话、创作	事实性问答、专业咨询

RAG 的应用场景

智能问答系统（如 ChatGPT + 企业知识库）
法律/医疗咨询（基于最新法规或医学论文生成答案）
客服机器人（结合产品文档提供精准回复）
学术研究助手（检索论文并生成综述）

RAG 的代码示例（Python）

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA# 1. 加载文档（如网页）
loader = WebBaseLoader("https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)")
docs = loader.load()# 2. 创建向量数据库（用于检索）
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)# 3. 构建 RAG 链
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=db.as_retriever())# 4. 提问
question = "What is Java's garbage collection mechanism?"
result = qa_chain({"query": question})
print(result["result"])