不懂 RAG 的原理，永遠只是文檔搬運工

最好的學習時間是昨天，其次是現在。清明節的第一天，窗外春風拂面，陽光灑滿大地，大家是不是已經迫不及待想放鬆一下心情了？不如趁着假期，我們一起來聊聊 RAG！如果你已經完全掌握了 RAG 原理，請幫我看看我講的和你理解的是否一致。最近，像 coze 和 dify 這樣的低代碼平臺把 RAG 功能做得越來越親民，但想要真正玩轉它，搞清楚背後的流程可是關鍵，不做文檔搬運工。今天，我就帶你一步步拆解 RAG 系統，用最輕鬆的方式告訴你，它是怎麼讓大語言模型（LLM）變得更聰明、更貼心的。

一、RAG 系統：智能問答的祕密武器

RAG 系統是什麼？簡單來說，它就像一個超級能幹的 “知識管家”：一邊從海量的外部資料裏翻出你需要的“乾貨”，一邊用大語言模型的“語言魔法” 把這些乾貨整理成清晰、自然的回答。RAG 的魅力——“檢索 + 生成”雙劍合璧，讓智能問答不再是冷冰冰的機器回覆，而是溫暖又靠譜的對話體驗。接下來，我們就來拆開 RAG 的 “魔法書”，看看它到底是怎麼一步步施展魔法的。

二、RAG 系統的核心環節

簡單來說，RAG 系統就是一種 “檢索 + 生成” 的組合拳。它能從海量的外部知識中挖出有用的信息，再借助大語言模型的語言天賦，把這些信息整理成清晰、自然的回答。想象一下，它就像一個知識淵博又會講故事的朋友，既能找到你需要的內容，還能用最舒服的方式講給你聽。

下面，我們就來拆解 RAG 系統的工作流程，看看每個環節是怎麼串起來的。

1. 文本分塊：把大書拆成小頁

假設你有一本超級厚的書，裏面全是知識，但每次查東西都要翻完整本書，太麻煩了。所以，第一步就是把這本書拆成一頁一頁的小塊，也就是 “文本分塊”。

爲什麼要這麼做呢？有三個原因：

所以，文本分塊就像是給知識 “切片”，讓後續步驟更順利。

2. 生成嵌入：給每頁書貼上 “標籤”

分好塊之後，我們需要給每個文本塊貼上一個特殊的 “標籤”，這個標籤其實是一串數字，叫 “嵌入向量”。生成這個向量的工具就是嵌入模型，它能把文字的意思濃縮成數字形式。

舉個例子，這就像給每頁書打上一個獨一無二的 “指紋”，通過這個指紋，我們就能快速判斷這頁書講的是什麼。後面找資料的時候，靠這些指紋就能快速匹配。

3. 向量數據庫存儲：建一個 “記憶倉庫”

有了這些數字指紋，我們得找個地方存起來，這就用到了向量數據庫。你可以把它想象成 RAG 系統的 “記憶倉庫”，裏面裝滿了所有文本塊的指紋和原始內容。

這個倉庫不只是個儲物櫃，它還能隨時接收新資料，保持知識的更新。以後用戶提問時，系統就會從這裏翻出最相關的 “記憶” 來回答。向量數據庫裏不僅存了數字指紋，還保留了原始文本和一些附加信息，方便隨時調用。

4. 用戶輸入查詢：提問時間到！

好了，準備工作做完了，現在輪到用戶上場了。用戶輸入一個問題，比如 “RAG 系統是啥？”——這就正式開啓了查詢階段。

5. 查詢向量化：問題也得有 “指紋”

爲了找到答案，我們得把用戶的問題也變成數字指紋。用的還是那個嵌入模型，這樣問題和數據庫裏的文本塊就有了 “共同語言”，可以互相匹配了。

6. 檢索相似塊：翻出最相關的資料

接下來，系統會拿着問題的指紋，在向量數據庫裏找 “最像” 的文本塊。

具體來說，它會挑出 K 個最相似的塊（K 是提前設好的數量），這些塊裏很可能藏着問題的答案。這一步通常會用一種叫 “近似最近鄰搜索” 的方法，速度快得像閃電。

7. 結果重排序（可選）：再精挑細選一下

有時候，爲了讓答案更靠譜，系統會對找出來的文本塊再排個序。這就像從一堆答案裏挑出最貼切的幾個，通常會用更厲害的模型（比如交叉編碼器）來打分排序。不過，不是所有 RAG 系統都會這麼做，很多直接用上一步的相似度結果就夠了。

8. 生成最終響應：答案新鮮出爐

最後，把挑好的文本塊交給大語言模型。模型會根據一個模板，把用戶的問題和這些資料糅合在一起，生成一個既準確又自然的回答。整個過程就像廚師炒菜，原料是檢索來的知識，火候是大語言模型的語言功底，最後端上桌的就是一道美味的答案。

三、總結

看完這 8 個步驟，RAG 系統的全貌是不是清晰多了它通過文本分塊、嵌入生成、向量存儲和檢索生成這幾步，把外部知識和大語言模型的能力完美結合了起來。結果呢？用戶不僅能得到答案，還能收穫更全面、更貼心的信息。

RAG 的三大殺手鐧

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/dDYy5-j4g--dVDofQR8gpg

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