【14章】RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用

qwmwysr 2025-02-27 16:24:00

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一、什么是RAG RAG 即“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation），这项技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型（LLM）的能力，使得AI的回应更加真实、个性化和可靠。 RAG 技术的核心在于结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大核心技术。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG 首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。自2020年提出以来，从最初的朴素RAG（Naive Rag），到高级RAG（Advance Rag），再到模块化RAG（Modular Rag），RAG系统不断优化和迭代，以解决实际应用中遇到的问题，如索引环节中的核心知识淹没问题、「检索环节中的用户意图理解不准确问题」，以及生成环节中的冗余信息干扰问题等

一、7 种 RAG 模式 Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程 Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性 Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本 Graph RAG 利用图数据库增强知识连接，可以更好地理解文档间的关系 Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法 Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径 Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等）二、认识 RAG RAG 的核心思想是将信息检索与生成模型相结合。在传统的 LLM 应用中,模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题,这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而 RAG 系统通过在生成回答前主动检索相关信息,将实时、准确的知识作为上下文提供给模型,从而显著提升了回答的质量和可靠性。

RAG 技术通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent 体协同的智能架构，让 AI 回答更准确、更全面」「7 种 RAG 模式」Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。****该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs）****，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。

RAG 技术的发展正在改变 AI 系统与知识交互的方式。通过将信息检索与生成模型相结合，我们创造了更智能、更可靠的 AI 系统。未来，随着技术的不断进步，RAG 系统将在更多领域发挥重要作用，帮助我们更好地利用和传递知识。展望未来，RAG 技术的发展将继续深化，可能与其他前沿技术如量子计算、脑机接口等产生有趣的交互。这个领域充满机遇，也需要更多研究者和实践者的参与和创新。

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