什么是RAG？为什么重要

欢迎来到阶段三的核心内容——RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。这是目前让AI「懂」你的私有数据最主流的技术方案。

如果你曾经困惑：「为什么AI不知道我公司的产品信息？」或「怎么让AI基于我的文档来回答问题？」——RAG就是答案。

大语言模型虽然强大，但有几个关键局限：

• 知识截止：训练数据有时间限制，不知道最新信息
• 没有私有知识：不了解你的公司、产品、个人数据
• 幻觉问题：可能编造不存在的「事实」

RAG的核心思想很简单：既然LLM不知道，那就先帮它「查资料」，然后让它基于查到的资料来回答。

RAG的工作分为两个主要阶段：

1. 索引阶段（离线准备）：将你的文档切分成小块 → 将每块转换成向量（Embedding）→ 存入向量数据库
2. 查询阶段（在线服务）：将用户问题转换成向量 → 在向量数据库中找相似内容 → 将找到的内容+问题一起发给LLM → LLM基于这些内容生成回答

向量听起来很数学，但概念其实很简单：

Embedding就是把文字转换成一组数字（向量），这组数字能够表达文字的「语义」。

"国王" → [0.2, 0.8, 0.1, ...]
"皇帝" → [0.21, 0.79, 0.11, ...]  // 与"国王"很接近
"苹果" → [0.9, 0.1, 0.7, ...]      // 与"国王"很远

语义相近的文字，转换后的向量也会相近。这就是为什么可以用向量来「搜索」——找到与问题语义最相关的内容。

让AI学习新知识有两种主要方法：

• RAG：把知识存在外部，查询时检索。适合知识经常更新、需要引用来源的场景。
• 微调（Fine-tuning）：直接修改模型参数。适合需要改变模型行为风格的场景。

对于大多数企业知识库场景，RAG是更好的选择，因为：

1. 成本低：不需要训练模型
2. 更新快：只需更新向量数据库
3. 可追溯：可以显示信息来源
4. 无幻觉：回答基于实际文档