[最新版6章]AI大模型RAG项目实战课

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[最新版6章]AI大模型RAG项目实战课
 

引言：RAG技术的兴起与价值
在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）已成为近年来最受关注的技术范式之一。随着大型语言模型(LLM)能力的不断提升，如何让这些模型突破自身训练数据的限制，获取并利用最新、最相关的信息，成为工业界和学术界共同关注的焦点。RAG技术通过将信息检索与文本生成相结合，有效解决了传统大模型存在的"知识固化"问题，使其能够动态接入外部知识源，显著提升了生成内容的准确性、时效性和可靠性。

RAG技术的核心价值在于它巧妙地将两种AI优势能力结合起来：信息检索系统的高效精准信息获取能力，以及大语言模型的强大语言理解和生成能力。这种结合不是简单的功能叠加，而是通过精心设计的架构实现1+1>2的效果。在金融、医疗、法律等对信息准确性要求极高的领域，RAG技术正展现出巨大的应用潜力。

一、RAG技术架构解析
1.1 核心组件与工作流程
一个典型的RAG系统由三个核心组件构成：检索器(Retriever)、生成器(Generator)和知识库(Knowledge Base)。其工作流程可以概括为：用户输入查询→检索器从知识库中查找相关文档→将检索结果与原始查询一起输入生成器→生成器输出最终回答。
与传统端到端生成模型不同，RAG系统中的生成器不仅基于其预训练的参数知识，还能够参考检索到的实时相关信息。这种架构既保留了大型语言模型的通用语言能力，又通过外部知识注入弥补了其可能的知识盲区或时效局限。