1. 什么是 RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和大模型生成的AI架构，主要用于提升大模型的知识准确性和上下文理解能力。
核心思想：
检索（Retrieval）： 从外部知识库（如数据库、文档、网页）获取相关信息。 生成（Generation）： 将检索到的信息输入大模型（如GPT），让其基于这些信息生成更准确、可控的回答。 为什么需要 RAG？
解决知识“遗忘”问题：基础大模型的知识可能过时，RAG可以引入最新信息。 降低幻觉（Hallucination） ：模型可能会编造信息，而RAG提供了可验证的外部数据，提高可信度。 支持私有数据：可以让大模型使用企业内部文档，而不需要重新训练。
2. RAG 的核心组件
- 数据存储（知识库）
结构化数据：SQL数据库、NoSQL数据库（MongoDB） 非结构化数据：PDF、网页、文本文件 向量数据库（RAG的关键）：存储文本嵌入（embeddings）并支持高效检索。
- 嵌入模型（Embeddings）
把文本转换成向量表示，方便搜索。 常见嵌入模型： OpenAI Embeddings（text-embedding-ada-002） BAAI BGE（中文推荐） Cohere、Hugging Face 的 embedding 模型
- 向量数据库（Vector Database）
存储和查询文本向量，检索相关信息。 主流向量数据库： FAISS（轻量、本地） Weaviate、ChromaDB（开源） Pinecone、Milvus（云端）
- 检索（Retrieval）
基于相似度的检索（Top-K 近邻搜索） 语义搜索（通过 embeddings 计算相似度） 混合搜索（Hybrid Search） ：结合关键字搜索 + 语义搜索
- 生成（LLM Response）
用大模型（如GPT-4、Claude、Llama）结合检索到的信息，生成回答。
3. RAG 的工作流程
（1）数据准备
收集和清理数据（PDF、数据库、网页） 预处理数据（去重、拆分文本） 用嵌入模型将数据转换成向量，并存入向量数据库 （2）查询处理
用户输入问题 对用户问题进行嵌入计算，转成向量 在向量数据库中查找最相关的文档（Top-K） （3）信息融合
结合检索到的文档，构建 Prompt 让 LLM（大模型）基于上下文生成答案 示例（简化版）：
用户问："如何优化库存管理？" RAG 先从数据库找出相关库存管理文档 把这些文档的关键信息交给 GPT-4 进行总结 GPT-4 生成精准回答，并附带信息来源
4. RAG 进阶优化
✅ 1. Chunking（文本分块）
长文档拆成小段（比如每 500 个 Token 一块），避免检索不到核心内容。 ✅ 2. 多模态 RAG
除了文本，还可以检索 图片、表格、代码 等数据。 ✅ 3. RAG + 记忆
让模型记住用户的历史提问，提高连续对话能力（如Chatbot）。 ✅ 4. RAG + 评分机制
用 ReRanker 对检索的内容排序，提高相关性。 ✅ 5. RAG + 反馈优化
让用户反馈答案是否有用，并用 Reinforcement Learning 进一步优化 RAG。
5. RAG 实践（动手实验）
使用 LangChain 搭建一个 RAG 系统 LangChain 是一个专门用于 LLM 应用开发的 Python 框架，它支持 RAG 组件的集成。
安装依赖
pip install langchain openai faiss-cpu tiktoken
代码示例（RAG 小系统）
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.llms import OpenAI
# 1. 加载文档并拆分
loader = TextLoader("data.txt")
documents = loader.load()
# 2. 转换为向量并存入FAISS数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
# 3. 用户查询 & 检索相关文档
query = "如何优化库存管理？"
retrieved_docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3)
# 4. 结合检索结果，构造 Prompt 并调用 GPT
context = "\n\n".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])
prompt = f"根据以下内容回答问题:\n{context}\n\n问题: {query}"
llm = OpenAI()
response = llm(prompt)
print(response)
这个代码实现了：
加载文本数据 计算文本向量，存入 FAISS 向量数据库 根据用户问题检索相关文档 调用 GPT 生成答案