一、RAG 是什么？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）
是一种把 “查资料” 和 “写答案” 这两件事结合起来的 AI 技术框架。
· Retrieval（检索） ：像人类先去翻文档、搜资料
· Generation（生成） ：再用大语言模型（LLM）把资料组织成自然语言回答
所以可以简单理解为：
RAG = 检索相关知识 + 结合知识生成答案
它的目的，是解决纯大模型的几个痛点：
· 知识过时（模型训练有截止时间）
· 不知道你的私有数据（公司内部文档、系统数据等）
· 容易“瞎编”（幻觉）
二、整体架构：先建库，再检索，再生成****
从工程视角看，一个 RAG 系统通常分两大部分：
1. 离线的数据准备（建知识库）
2. 在线的检索 + 生成（真正回答用户问题）
可以类比成：
先把一堆书扫码建成电子索引 → 用户提问时去“智能搜索+整理回答”。
三、图文流程拆解
下面用一个简单的“图+文字”流程来解释 RAG。
1. 整体流程示意
用户检索流程
知识库创建流程
2. 阶段 1：离线数据准备（建索引）
目标： 把“人类看的文档”变成“机器可检索的向量知识库”。
步骤：
1. 数据收集
· 来源：PDF 手册、Word 文档、网页、数据库记录、内部知识库等
· AWS、NVIDIA 等介绍中都把这些叫作 外部数据，因为它们不在模型原始训练集中。
- 文本解析与分块（Chunking）
· 把长文档拆成较小的段落/片段（如每 200–500 字一块）
· 每一块就是后面要检索的最小“知识单元”。
- 生成向量嵌入（Embedding）
· 使用嵌入模型将每个文本块转成高维向量（例如 768 维、1024 维等）
· NVIDIA 官方说明：文本、图片、音频、视频都可以被转成向量，用于跨模态检索。
- 存入向量数据库
· 把向量 + 原文片段 + 元数据（来源、时间、标签等）存入向量数据库
· 索引方式通常使用近似最近邻（ANN）算法，加速相似度搜索[2]。
这一整块，在很多文章中叫：建立索引 / 提取(Extraction) / 数据准备阶段。
3. 阶段 2：检索增强（Retrieval & Augmentation）
目标： 根据用户问题，从知识库里找到最相关的内容，并把它们“喂给”大模型。
1. 问题向量化
· 将用户问题（自然语言）通过同一个嵌入模型转成向量
· 这样问题向量就可以与文档向量计算“相似度”。
- 相似度检索
· 在向量数据库里，用问题向量去查找 Top-K 个最相似的文本块
· 这一步就是 RAG 名字里 “R：Retrieval（检索）” 对应的环节。
- （可选）重排序 / 过滤
· 使用更精细的模型对检索出来的片段进行 Rerank，把最相关的放在前面
· 也可以按时间、权限、文档类型等做过滤。
- 增强 Prompt（Augmentation）
· 把“用户原始问题 + 检索出的文本片段”拼成一个大的 Prompt
· 这一步就是 “A：Augmented（增强）”，本质是给 LLM 提供更丰富的上下文。
一个典型的增强 Prompt 模板形态大致是：
[文档片段1]
[文档片段2]
……
请只基于上述资料回答问题：**用户问题**。如果资料中没有答案，请直接说明不知道。
4. 阶段 3：生成回答（Generation）
目标： 大模型在“查到的资料”基础上，生成自然、连贯、尽量不瞎编的回答。
LLM 生成
· 使用 GPT、Llama 等 LLM，输入增强后的 Prompt
· 模型会综合检索到的片段和自身知识，输出自然语言答案。
输出验证（可选）
· 高级 RAG 实现中，会加一层“核查”：
· 检查生成内容是否与检索文档矛盾
· 或者让第二个模型充当“审查员”
· NVIDIA 明确提到可以增加验证步骤，保证回答“忠于上下文”。
返回给用户
· 最终答案可以附带“引用来源”（文档标题/URL/页码），增强可解释性
· 企业应用里，这非常关键：方便合规、审计和人工复核。
四、RAG 为什么有用？（核心价值）
结合多个权威解释，可以归纳 RAG 的优势为：
| 维度**** | RAG 带来的改进 |
|---|---|
| 准确性 | 答案基于外部“权威知识库”，减少模型“瞎编”的幻觉 |
| 时效性 | 只要知识库更新，RAG 就能用到最新数据，无需重训模型 |
| 领域专业性 | 可接入企业内部文档、专业手册，极大增强细分领域能力 |
| 可控性/合规 | 可以限制只用某些数据源回答，并可回溯来源（便于审计、合规） |
| 成本 | 避免频繁昂贵的模型微调或重新训练，只需维护知识库和检索模块 |
五、典型应用场景（结合实际想象）
1. 企业内部问答 / 知识库机器人
· 如：员工问“今年的年假政策是什么？”
· RAG 会去检索公司 HR 文档 → 返回基于政策文档的准确回答。
- 客服 / 售前咨询
· 产品说明书、FAQ 全部进知识库，机器人可以回答高度定制、最新的产品问题。
- 专业咨询（法律、医疗、金融等）
· 把法规、临床指南、内部研究报告接入 RAG，以文献为依据生成专业答复。
· 同时可提供“引用来源”，便于人工核查。
- 技术文档与研发支持
· 源码文档、API 文档、设计文档接到 RAG，工程师可以自然语言问问题。
- 多模态场景
· NVIDIA 介绍的多模态 RAG 支持：视频、音频、图像先变成向量，再被检索和引用[2]。
· 例如：问“这个监控视频里有没有某种行为？” → 检索相关片段 → 生成描述。
六、用一句“图文比喻”再总结一下
可以把传统 LLM 和 RAG 的差别，想象成两个学生：
· 传统 LLM：考试时只凭自己以前背过的内容，不能带任何资料
· RAG 系统：考试时可以先去图书馆查资料，找到相关书页，再根据这些内容写答案
RAG 做的事情，就是给大模型接上一个“图书馆 +搜索引擎”，
让它既有写作能力，又能随时翻书查资料，从而给出更靠谱、最新、可解释的答案。
