RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用

[munagdyaa]

RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用
 

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

二、GraphRAG框架的关键组件
查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。
检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。
组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优化，以提高生成器的性能。
生成器（Generator）：根据组织后的信息生成最终答案。