RAG（检索增强生成）详细流程解析
RAG，英文全称：Retrieval-Augmented Generation，中文翻译：检索增强生成
结合图中展示的流程，我将详细描述RAG的完整工作过程。RAG技术通过将外部知识与大语言模型结合，显著提升了生成内容的准确性、可靠性和相关性。
一、知识库构建阶段
这是RAG系统的基础环节，在图的右上方黄色区域展示：
1. 知识库文档收集
过程：收集各类文档资料，如PDF、网页、数据库记录、企业内部文档等
目的：建立丰富、权威的知识来源
特点：可以包含专业领域知识、最新信息或私有数据
2. 文本预处理
过程：对原始文档进行清洗、格式化和标准化
具体操作：
移除无关内容（如页眉页脚、广告）
纠正OCR错误
统一文本格式
处理特殊字符和符号
目的：提高后续处理的质量和效率
3. 文本分块（Chunking）
过程：将长文档切分成适当大小的文本片段
策略：
基于固定字符数/词数切分
基于语义边界切分（如段落、章节）
重叠切分（保证上下文连贯性）
重要性：合适的分块大小对检索效果至关重要
太大：检索精度下降，相关信息可能被稀释
太小：上下文信息不足，语义完整性受损
4. 向量化（Embedding）
过程：使用预训练模型将文本块转换为高维向量表示
常用模型：
OpenAI的text-embedding-ada-002
Sentence-BERT
BGE、GTE等开源embedding模型
特点：
捕捉文本的语义信息
将文本映射到向量空间，使相似内容在空间中距离接近
5. 向量数据库存储
过程：将生成的向量及其对应的原文本存入向量数据库
常用数据库：
Pinecone
Milvus
Weaviate
Chroma
FAISS
功能：支持高效的向量相似度搜索，为后续检索提供基础
二、查询阶段
当用户提出问题时，系统执行以下步骤（图中左侧黄色区域）：
1. 用户提问
输入：用户以自然语言形式提出问题
特点：可能包含各种表达方式、专业术语或模糊描述
2. 问题预处理
过程：对用户问题进行清洗和规范化
操作：
拼写纠正
停用词处理
关键词提取
查询重写（可选）
目的：提高检索准确性，处理用户输入中的噪声
3. 问题向量化
过程：使用与知识库文档相同的embedding模型将问题转换为向量
重要性：确保问题和文档在同一向量空间，使相似度计算有意义
注意点：必须使用与知识库构建阶段相同的embedding模型
4. 相似度检索
过程：在向量数据库中查找与问题向量最相似的文本块
算法：
余弦相似度
欧氏距离
点积
参数：
Top-k：返回相似度最高的k个结果
相似度阈值：过滤相似度低于某阈值的结果
优化：
混合检索（结合关键词和向量检索）
重排序（对初步检索结果进行二次排序）
5. 相关文档片段
结果：获取检索到的最相关文本块
处理：
去重
合并相邻或重叠片段
按相关性排序
目的：为下一阶段的回答生成提供知识支持
三、生成阶段
最后，系统利用检索到的信息生成回答（图中底部黄色区域）：
1. Prompt构建
过程：将用户问题和检索到的相关文档组合成结构化提示
策略：
明确指示模型使用提供的上下文
设置回答格式要求
添加引用要求
处理无法回答情况的指导
示例结构：
基于以下信息回答用户问题： [相关文档片段1] [相关文档片段2] ... 用户问题：[用户原始问题] 请仅使用提供的信息回答。如果信息不足，请明确说明。
2. 大语言模型调用
过程：将构建好的prompt发送给大语言模型
模型选择：
OpenAI的GPT系列
Claude
Llama系列
其他开源或私有大语言模型
参数设置：
温度（temperature）：控制创造性
最大长度：控制回答长度
Top-p/Top-k：控制词汇选择多样性
3. 生成回答
过程：模型基于prompt和检索到的信息生成回答
特点：
结合检索到的专业知识
保持大语言模型的自然语言能力
可以包含引用或来源标注
后处理（可选）：
事实性检查
格式优化
添加引用链接
RAG系统的优势
知识更新：知识库可以独立更新，无需重新训练模型
减少幻觉：通过提供外部知识，显著减少模型生成的虚假信息
可追溯性：回答可以追溯到具体的知识来源
领域适应：通过构建专业知识库，使通用模型适应特定领域
成本效益：比完全微调大语言模型更经济高效
RAG系统的挑战与优化
检索质量：检索结果的相关性直接影响回答质量
上下文长度限制：大语言模型的上下文窗口限制了可提供的信息量
知识冲突：检索到的信息可能相互矛盾
计算资源：大规模向量检索和模型调用需要较高计算资源
通过这个完整流程，RAG系统能够结合外部知识库的专业性和大语言模型的生成能力，提供更准确、更可靠的回答，特别适合需要最新信息、专业知识或特定领域应用的场景。