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前言
一、RAG 的两大阶段
1. 知识库构建阶段
2. 查询检索与生成阶段
二、为什么 RAG 比单纯大模型更靠谱#xff1f;
四、Embedding 在 RAG 中的作用
五、Embedding 的优势
六、Embedding 的挑战
七、RAG 优势与挑战对比
八、应用场景举例
总结 前言
在大模型…目录
前言
一、RAG 的两大阶段
1. 知识库构建阶段
2. 查询检索与生成阶段
二、为什么 RAG 比单纯大模型更靠谱
四、Embedding 在 RAG 中的作用
五、Embedding 的优势
六、Embedding 的挑战
七、RAG 优势与挑战对比
八、应用场景举例
总结 前言
在大模型LLM快速发展的今天很多企业和个人都希望利用它来解决专业领域的问答问题例如法律咨询、金融知识检索、技术文档解读等。然而直接依赖大模型往往存在两个挑战 模型本身的知识截止时间模型的训练语料不可能实时更新可能缺少最新知识。 专业领域的知识不足大模型在通用语料中学得较多但在特定领域如劳动法、医疗、企业内部文档未必覆盖全面。 为了解决这个问题RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成应运而生。它的核心思想是把外部知识库和大模型结合起来先检索相关资料再由模型生成回答。 一、RAG 的两大阶段
1. 知识库构建阶段
首先需要把已有的资料例如法律法规、公司制度、技术手册等转化为向量表示Embedding并存入向量数据库中。这一步的关键点 Embedding把文本转化为向量使计算机能够“理解”语义。 向量数据库存储这些向量化的知识方便后续快速检索。 作用知识库并不会直接输出答案它只是辅助模型找到与问题相关的信息。 换句话说知识库的价值在于“提供可靠的信息来源”最终回答还需要大模型的推理能力。 2. 查询检索与生成阶段
当用户提出问题时系统会经历以下流程 用户提问 → 向量化 把问题转化为向量与知识库中的向量进行匹配。 知识库检索 找到与问题最相关的资料比如劳动法条款。 大模型接入 将检索到的知识内容交给大模型由模型进行理解、总结和自然语言生成。 输出答案 用户得到的是一段条理清晰、结合知识库的自然语言回答。 这里有两个关键因素决定回答质量 知识库内容是否与问题高度匹配 大模型本身的理解与生成能力。 阶段描述工具示例索引Embedding知识源建向量数据库Sentence Transformers, OpenAI API检索查询Embedding找相似内容余弦相似度, k-NN算法生成LLM融合结果输出回答Prompt工程 二、为什么 RAG 比单纯大模型更靠谱 避免“幻觉”大模型有时会编造答案而 RAG 能基于外部知识库来回答大幅提升可信度。 实时可更新知识库可以随时补充最新资料不必重新训练模型。 领域定制化企业或组织可以构建专属知识库让大模型具备“行业专家”的知识。 四、Embedding 在 RAG 中的作用
Embedding将文本转为向量捕捉语义相似性。比如“苹果”水果与“苹果”公司有不同向量。 知识库构建上传文档生成嵌入向量存入知识库。检索优势避免重训LLM知识库独立LLM动态查询。图示重点知识库不是模型更新而是检索工具。 在 RAG检索增强生成 中Embedding 是连接知识库与大模型的桥梁
知识库构建 将文档如法规、公司政策、技术手册分段转化为向量。这些向量存入向量数据库如 Faiss、Pinecone形成可检索的知识库。例如一段劳动法条款被编码为向量存储其语义信息。 查询检索 用户提问时问题被转化为向量。通过余弦相似度或 k-NN 算法在向量数据库中找到与问题向量最相似的文档向量。例如提问“劳动法关于加班的规定”会匹配到相关条款的向量。 动态支持大模型 检索到的文档内容而非向量被送入大模型如 LLM由其生成自然语言回答。Embedding 确保检索到的内容与问题高度相关提升回答准确性。 五、Embedding 的优势
语义理解 捕捉深层语义而非简单的关键词匹配。例如“远程工作”与“在家办公”会被识别为相近含义。支持多语言和复杂语境。 高效检索 向量数据库的检索速度极快适合处理海量文档。无需重训大模型知识库可独立更新保持时效性。 灵活性 不仅限于文本还可扩展到图像、音频等多模态数据需专用 Embedding 模型。适用于各种场景如法律咨询、企业文档查询、技术支持等。 六、Embedding 的挑战
质量依赖模型 Embedding 的效果取决于预训练模型的质量。通用模型可能在特定领域如医疗、法律表现不足。解决办法使用领域专精的 Embedding 模型或微调。 高维计算复杂性 高维向量存储和检索需要较高计算资源尤其在海量数据场景下。优化方案使用高效的向量数据库和索引算法如 HNSW。 语义边界 极端情况下语义模糊的文本可能导致向量表示不准确。例如歧义词或缺乏上下文的短句可能匹配到无关内容。 七、RAG 优势与挑战对比
方面优势挑战实时性融入最新数据Embedding 质量依赖模型准确性减少“幻觉”提升可靠性检索速度需优化成本效率更新知识库无需重训海量数据处理复杂多模态支持文本、图像等多模态整合待完善 八、应用场景举例 法律咨询劳动法 RAG 检索与问答系统帮助用户快速理解法规并获得准确解答。 企业内部问答员工查询公司政策或流程RAG 系统能直接输出基于内部文档的答案。 科研与技术支持工程师或研究人员可以基于专业手册、文档检索获取精准的技术答复。 法律咨询 问题“劳动法关于休假的规定是什么”Embedding 将问题转为向量检索知识库中相关法规条款送入大模型生成清晰回答。 企业内部问答 员工提问“公司报销流程是什么”Embedding 匹配内部政策文档快速定位相关内容并生成答案。 技术支持 工程师提问“如何调试 Python 内存泄漏”Embedding 检索技术手册或社区文档提取相关解决方案。 总结
▲RAG 结合知识库与大模型充分发挥 LLM 的语言能力弥补其在专业知识与时效性上的不足。 知识库提供可靠、实时更新的信息源。大模型负责理解与生成自然语言回答。 类比大模型是“聪明大脑”知识库是“参考资料”。两者协同为用户提供精准、专业的问答服务。 ▲Embedding 是 RAG 系统的核心技术它将文本转化为语义向量连接知识库与大模型。其魔力在于 语义理解捕捉文本深层含义实现精准匹配。高效检索支持快速、动态的知识查询无需重训模型。广泛应用从法律到企业文档Embedding 赋予 RAG 强大的领域适应性。 类比如果大模型是“回答问题的专家”Embedding 就是“精准查找资料的图书管理员”。两者配合让 RAG 成为专业、可靠的问答利器。
