[6章完整版]AI大模型RAG项目实战课

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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）技术近年来迅速崛起，成为连接大型语言模型（LLM）与外部知识库的桥梁。随着GPT-4、Claude等大模型的普及，人们逐渐意识到，尽管这些模型拥有惊人的语言理解和生成能力，但其知识仍然受限于训练数据，且无法实时更新。RAG技术应运而生，通过将信息检索与文本生成相结合，有效解决了大模型的"知识固化"问题。

RAG的核心思想简单而强大：当大模型需要回答一个问题时，首先从外部知识库中检索相关文档或信息，然后将这些检索到的内容与原始问题一起输入给生成模型，最终产生基于最新、最相关知识的回答。这种方法不仅提高了回答的准确性，还显著减少了模型"幻觉"（即编造虚假信息）的发生。

一、RAG技术架构解析
1.1 RAG系统的基本组成
一个完整的RAG系统通常包含三个关键组件：
检索器（Retriever）：负责从海量文档中快速找到与查询相关的片段。常用的检索技术包括密集检索（如使用BERT类模型生成嵌入向量）和稀疏检索（如TF-IDF、BM25等）。
知识库（Knowledge Base）：存储结构化或非结构化的文本数据，作为模型的外部知识来源。知识库需要定期更新以保持信息的新鲜度。
生成器（Generator）：通常是一个大型语言模型，负责基于检索到的内容和原始问题生成连贯、准确的回答。

1.2 RAG与传统方法的对比
与传统端到端的生成模型相比，RAG具有明显优势：
知识可更新性：无需重新训练模型，仅需更新知识库即可获取最新信息
可解释性增强：可以追溯生成答案所依据的源文档
计算效率：避免将全部知识编码到模型参数中，降低模型复杂度
领域适应性：通过更换知识库即可适应不同专业领域