你是否遇到过这种情况：向朋友提问，他不查资料、不思考验证，随口给出看似合理实则编造的答案。

大模型也类似，很多时候它不是“查询信息”，而是“基于知识储备推测合理答案”，这就是“大模型幻觉”产生的原因。

那有没有办法让模型回答前先“查阅资料”呢？今天介绍的RAG技术就能做到。RAG虽听起来高深，核心却只有“检索”与“生成”，即先检索、再生成，也就是“检索增强生成”。

为什么要用RAG？

先看一个本质问题：传统大模型的局限。大模型（LLM）的知识来源是训练数据（互联网语料）和固定时间点（有知识截止），因此存在三个致命问题：无法获取最新信息、无法访问私有数据（如文档、数据库）以及容易编造答案（幻觉）。

RAG的核心思路可以一句话总结：在模型回答问题之前，先“查资料”，再回答。也就是不直接让LLM“凭记忆回答”，而是给它“开卷考试”，回答也就更贴近实际。

RAG到底是怎么工作的？

举个例子，在一份上百页的文档中，只有极少部分内容对用户有用。RAG技术会将这份文档切分为若干片段，然后筛选出真正对用户有用的5个片段，与用户的提问一同发送给大模型。这样大模型便只需处理这5个片段，而非整个文档。

但这只是一个简化的步骤，为了更直观感受，下面是我用Gemini生成的一个RAG架构图：

RAG本质上是一个三阶段流程：

1. 数据准备（离线阶段）

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首先需要完成知识库的构建工作，具体分为三个步骤：

Step1：文档切分（Chunking）

将长文本拆分为适合处理的小块，常见方式包括按每段200~500字划分或按语义逻辑切分。比如这是因为大模型单次处理的上下文长度存在限制。

Step2：向量化（Embedding）

将每个文本块转换为向量形式，例如"RAG可以提升回答准确性"会被转化为[0.12, -0.98, …]这样的向量。其核心原理是：语义相似的文本对应的向量距离更近。

Step3：存入向量数据库

常用的向量数据库方案有FAISS（本地部署）、Milvus（分布式系统）和Chroma（轻量级工具）。完成这一步后，就构建出了一个可高效搜索的知识库。

2. 检索阶段（在线）

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当用户提出问题时，系统会执行以下操作：

Step1：问题向量化：将用户问题转换为向量形式；

Step2：相似度搜索：在向量数据库中查找最相关的Top-K文本块（通常K取值为3或5）。

3. 生成阶段（LLM）

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将检索到的内容与用户问题一同输入大模型，格式示例如下：

• 已知信息：[文档片段1]、[文档片段2]
• 问题：RAG的作用是什么？
• 请基于以上信息回答

这一阶段的关键在于：模型不再依赖记忆"瞎猜"，而是基于检索到的证据进行回答。

简易RAG实现

为确保RAG测试的准确性，我先让AI生成了一篇虚构文章，随后将该文章输入RAG系统，使其基于这篇文章回答相关问题。

下面第一步：文档切片

我是按照制表符进行切分的，这里是可以看到我们准备的文章被分成了很多片段

第二步：向量化

加载一个中文预训练嵌入模型：shibing624/text2vec-base-chinese，将中文文本转换为数值变量，并为所有段落生成嵌入向量，这里首次加载模型可能得等几分钟。

第三步：存入向量数据库

这一步就是把嵌入向量存入向量数据库，到这在用户提问之前的数据准备工作就全部完成了。

第四步：向量检索

将用户的问题生成对应语义向量，根据向量相似度在向量数据库中进行检索。

第五步：重排序

如果只使用向量检索可能会检索出很多相关片段，但上下文窗口有限，而且噪音也会污染模型，所以需要进行重排序。一句话总结就是：向量检索负责“找可能相关的”，重排序负责“找最相关的”。

第六步：生成回答

这里使用了Gemini的API Key，将我们检索出的片段与用户问题一同输入大模型，再通过制定Prompt引导模型生成答案。

到这里，我们的简易RAG系统就已全部实现了。完整优化后的代码及相关资料我已整理至公众号后台，感兴趣的伙伴可在后台私信【简易RAG系统】领取。

总结

RAG本质上并非让模型变得更聪明，而是让模型不再单纯依赖“记忆”，而是学会“查资料”。若作类比：LLM就像是“大脑”，那么RAG则相当于为它配备了一套“搜索引擎 + 笔记系统”。

未来的大模型应用，不会是“单纯的模型能力竞争”，而是“模型 + 数据 + 检索能力”的组合竞争。

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