一、引言
想象这样一个场景：作为一名程序员，你有一份公司内部的技术文档，当你向大模型询问文档中的内容时，它却一本正经地给出了完全错误的回答。这种看似专业实则漏洞百出的现象，正是大模型的"幻觉"问题。而解决这一问题的关键技术之一，就是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。
二、为什么需要RAG？
大模型虽然拥有强大的语言生成能力和广泛的知识储备，但它们存在两个根本性的局限：
首先，大模型的训练数据存在时间窗口限制。例如，GPT-4的训练数据截止到2023年10月，无法回答之后发生的事件或出现的新知识。对于企业内部文档、最新的技术资料等，大模型更是一无所知。
其次，大模型在处理特定领域知识时容易产生"幻觉"。当你询问它不熟悉的内容时，它不会直接说"不知道"，而是会基于训练数据中的模式生成看似合理但可能完全错误的回答。这种"一本正经的胡说八道"在专业领域可能带来严重后果。
早期的解决方案是将文档和问题一起发送给模型，但随着文档规模的增大，这种方法逐渐失效：一方面，输入长度的限制使得无法处理超长文档；另一方面，信息过载导致模型难以找到真正相关的内容，降低了回答质量。
三、RAG技术原理：检索、增强、生成
RAG技术的核心思想是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，然后将这些信息与问题一起输入模型，从而生成更准确、更可靠的回答。
1. RAG的基本流程
RAG系统通常包含以下几个关键步骤：
- 知识存储：将外部知识库中的文档进行处理，转换为适合检索的格式。
- 查询处理：将用户的问题转换为可用于检索的表示形式。
- 相关检索：根据问题从知识库中检索最相关的内容片段。
- 内容增强：将检索到的内容与原始问题一起构建为新的输入。
- 答案生成：大模型基于增强后的输入生成最终回答。
2. 核心技术：Embedding模型
RAG技术的关键在于如何判断文字与用户问题的相关性。这里，Embedding模型发挥着核心作用。
Embedding模型的输入是一段文字，输出则是一个固定长度的向量（数组）。例如，OpenAI的text-embedding-3-small模型输出1536维向量，而text-embedding-3-large模型输出3072维向量。无论输入是一句话还是一段话，输出向量的长度都是固定的。
这种向量表示的神奇之处在于，它保留了文字的语义信息。相似内容的向量在高维空间中距离较近，而不同内容的向量距离较远。通过计算问题向量与文档向量之间的相似度，我们就能找出与问题最相关的内容。
3. 分块（Chunking）策略
在实际应用中，文档往往很长，无法直接作为Embedding模型的输入。因此，我们需要将文档分割成较小的片段，这个过程称为"分块"。
分块策略的选择对RAG系统的性能影响重大。理想的分块应该保持语义的完整性，既不过长（影响检索精度）也不过短（导致信息丢失）。常见的分块方法包括：
- 固定长度分块：将文档按固定字符数或token数分割
- 语义分块：基于段落、句子等语义边界进行分割
- 递归分块：先进行粗分，再根据需要对长块进行细分
4. 向量数据库
检索到的文档片段及其Embedding向量需要存储在专门的向量数据库中，以便快速查询。向量数据库支持高效的相似度搜索，可以在毫秒级内从数百万甚至数十亿个向量中找到与查询向量最相似的Top-K结果。
常见的向量数据库包括：Milvus、Pinecone、FAISS、Chroma等，它们各有特点，适用于不同的应用场景和规模需求。
四、RAG的实际应用流程
让我们通过一个具体的例子来看看RAG是如何工作的：
- 预处理阶段：将文档集合分割成适当大小的块，使用Embedding模型为每个块生成向量表示，并将向量和对应的文本存储到向量数据库中。
- 查询阶段：用户提出问题后，系统首先使用相同的Embedding模型将问题转换为向量。
- 检索阶段：系统在向量数据库中进行相似度搜索，找出与问题向量距离最近的几个文档块。
- 生成阶段：系统将原始问题和检索到的相关文档块组合成一个增强的输入，然后发送给大模型生成最终回答。
通过这种方式，大模型能够基于最新、最相关的外部信息生成回答，而不仅仅依赖其内部的训练数据。
五、RAG的局限性与挑战
尽管RAG技术显著提升了大模型的回答质量，但它仍然面临一些固有的局限性和挑战：
1. 分块导致的信息割裂
如readme.md中所举的例子："我是小明，我喜欢北京"这句话可能刚好被截断，导致"我是小明"和"我喜欢北京"成为两个独立的块。这可能使得原本相关的信息在向量空间中的距离变远，影响检索效果。
这种问题只能尽量减少，无法完全避免。一些改进方案包括：
- 采用更智能的分块策略，如基于语义的分块
- 使用重叠分块技术，让相邻块之间有一定的重叠部分
- 让大模型参与到分块过程中，提高分块的语义合理性
2. 缺乏全局视角
RAG系统在处理需要综合理解整个文档的问题时表现不佳。例如，对于"文档中出现了多少次'我'字？"这样的问题，没有哪一个单独的块能够直接回答，但需要综合整个文档的信息。
针对这个问题，可以尝试以下解决方案：
- 在检索时不仅考虑语义相似度，还考虑文档的结构信息
- 采用层次化的检索策略，先检索相关文档，再在文档内部检索相关片段
- 结合摘要技术，为长文档生成全局摘要
3. 向量表示的局限性
虽然Embedding模型能够捕捉文本的语义信息，但它仍然存在一定的局限性。某些细微的语义差别可能无法在向量空间中被准确区分，导致检索结果不够精确。
六、RAG技术的未来发展
随着大模型技术的不断发展，RAG也在持续演进。未来，RAG技术可能会朝着以下方向发展：
1. 多模态RAG
当前的RAG主要处理文本信息，但未来的RAG系统将支持图像、音频、视频等多种模态的信息检索和融合，进一步提升大模型的多模态理解能力。
2. 自适应检索策略
根据不同类型的问题和知识库，动态调整检索参数、分块策略和融合方式，实现更智能、更精准的信息检索。
3. 大模型与检索的深度融合
将检索过程与大模型的生成过程更紧密地结合，让大模型能够主动指导检索策略，形成"检索-生成-再检索"的闭环优化。
4. 知识图谱增强的RAG
结合知识图谱技术，利用结构化的知识提升检索的精确度和回答的连贯性，特别是在处理需要逻辑推理的复杂问题时。
七、总结
RAG技术为解决大模型的知识局限性和幻觉问题提供了一种有效的方案。通过将检索技术与生成模型相结合，RAG使大模型能够基于最新、最相关的外部信息生成更准确、更可靠的回答。
尽管RAG技术仍然面临一些挑战，如分块导致的信息割裂和缺乏全局视角等，但随着技术的不断发展，这些问题正在逐步得到解决。未来，RAG技术将与大模型技术深度融合，为各行各业提供更智能、更实用的AI解决方案。
作为开发者，了解RAG技术的原理和应用，对于构建高质量的AI应用具有重要意义。无论是企业内部的知识问答系统，还是面向终端用户的智能助手，RAG都能显著提升系统的实用性和可靠性。
让我们期待RAG技术在未来的更多创新和突破！
