RAG 架构 —— AI 原生后端的核心范式

1. 背景 & 痛点

传统后端是 CRUD（Create, Read, Update, Delete），但是在 AI 时代，业务需要“智能回答”。单纯调用 LLM（如 GPT-4/Claude）会遇到：

• 上下文有限制
• 无法访问实时数据
• 难以保证知识准确性

于是 RAG（检索增强生成） 出现，成为 AI 原生后端的关键范式。

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2. 原理解析

RAG = 检索（Retrieve） + 生成（Generate）

1. 将业务知识库转化为向量（embedding）
2. 通过向量数据库检索相关内容
3. 将结果拼接到 LLM 的 prompt
4. LLM 基于真实数据生成回答

架构图示意：

Client → API Gateway → RAG Service
                     ↙︎             ↘︎
           VectorDB (Milvus)      LLM (GPT-4)

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3. 工程落地方案

技术栈选择

• 向量数据库：Milvus / Weaviate / PostgreSQL+PGVector
• 后端框架：Spring Boot / FastAPI
• AI 接口：OpenAI API / 自建大模型

样例代码（Java + PGVector）

// 1. 将文本转化为向量并入库
String text = "后端技术趋势";
float[] embedding = openAiClient.getEmbedding(text);
pgvectorDao.insert(embedding, text);

// 2. 检索最相关的内容
float[] queryVector = openAiClient.getEmbedding("2025后端趋势");
List<String> docs = pgvectorDao.search(queryVector, 5);

// 3. 构造 Prompt 给 LLM
String prompt = "结合以下文档回答问题:\n" + String.join("\n", docs);
String answer = openAiClient.chat(prompt);

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4. 应用场景

• 智能客服（FAQ + 知识库）
• 企业搜索（文档 + 合规数据）
• 代码助手（检索代码片段 + 解释）

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5. 前沿趋势

• Agent + RAG：不仅检索，还能调用 API 执行操作。
• Multi-Modal RAG：不仅是文本，还能检索图片、语音、视频。
• Privacy-preserving RAG：保证企业数据不泄露。

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6. 总结

RAG 让后端从 CRUD → CRAG（Create, Read, Augment, Generate）
它不再只是“数据库驱动”，而是 知识驱动 + AI 驱动。