一、RAG 是什么

RAG，全称是Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。传统生成模型，如基础语言模型，生成内容主要依赖预训练习得的知识。RAG 将检索机制与生成模型有机结合。面对问题时，它不再单纯依赖模型记忆中的泛化知识，而是先借助检索，从知识库中精准定位相关文本片段，再由生成模型基于这些片段生成答案，极大地提升了回答的准确性与可靠性。

二、RAG 如何运作

检索

当 RAG 模型接收到问题，例如 “某品牌某款手机的性能参数有哪些？” 其检索模块迅速启动。该模块会对问题进行解析，提取关键信息，随后在预先构建的产品知识库中搜索语意相似的的语句块，并找出最相关的 TOP-K个语句块。找到 TOP-K 语块后，RAG使用更复杂的特征，如语义理解、上下文信息、用户行为数据等，对初始的TOP-K结果进行重新评估和排序。在此案例中，它可能快速锁定该品牌手机的产品介绍文档、评测报告等相关文本片段，这些片段包含了手机性能参数的详细信息，并根据算法重新进行排序。

增强

增强环节是将检索到的相关知识与用户查询内容进行融合，为后续的生成阶段提供更丰富、准确的上下文信息，以提高生成结果的质量。增强的主要类型有：

• 迭代检索：涉及检索和生成之间的交替，允许在每个步骤从知识库中获得更丰富和更有针对性的上下文。例如，第一次检索生成的结果如果不够理想，可以将其作为新的查询条件再次进行检索，然后再生成，不断迭代直至得到满意的结果。
• 递归检索：包括逐渐细化用户查询，将问题分解为子问题，然后通过检索和生成不断解决复杂问题。比如对于一个复杂的综合性问题，先将其分解为若干个简单的子问题，分别对这些子问题进行检索和生成，最后再将各个子问题的答案综合起来，形成对复杂问题的完整回答。
• 自适应检索：重点是使 RAG 系统能够自主决定是否需要外部知识检索，以及何时停止检索和生成，通常使用 LLM 生成的特殊令牌进行控制。例如，当 LLM 根据当前的上下文和自身的知识能够生成合理的答案时，就不需要进行额外的检索；而如果生成的结果存在不确定性或不完整，就触发检索操作，获取更多信息来完善答案。

生成

大语言模型，例如 DeepSeek，将增强阶段生成的新提示词作为输入，对信息进行重新组织与加工，从而生成条理清晰、内容详实的答案：“某品牌某款手机搭载了 XX 型号处理器，拥有 XXGB 运行内存，屏幕分辨率达到 XX，摄像头像素为后置主摄 XX 万像素……” 。

三、RAG 的应用场景

智能问答

在客服领域，RAG 优势尽显。以往客服机器人常因知识局限，难以准确解答复杂问题。如今借助 RAG，客服机器人可快速从企业产品知识库中检索信息，为客户提供精准解答。

在教育场景中，学生提问时，基于 RAG 的智能辅导系统能够从丰富的学科知识库中获取资料，给出详尽解答。

在医疗咨询、企业内部知识库查询等方面，RAG 同样表现卓越。

内容生成

技术人员在编写文档时，利用 RAG在企业知识库中根据各种格式的文件，例如word，pdf，图片，视频等，快速地完成高质量的文档生成。

辅助决策

在法律行业，律师运用 RAG，从海量法律条文和案例库中检索相关内容，辅助案件分析与策略制定。

在金融领域，分析师借助 RAG，从金融数据库、研究报告库中获取信息，为投资决策提供有力支撑。

四、RAG 的优势

专业及时

RAG 具备访问私有领域知识库的能力。在应对诸如企业自身业务等专业问题时，RAG 能够从知识库中精准获取专业且最新的信息，进而生成准确答案。与之形成对比的是，若缺乏 RAG 技术支持，大模型由于专业知识的匮乏以及信息的滞后性，往往难以对问题给出具有针对性的回答。

准确

RAG 采用更先进的信息检索算法，提高检索的准确性和召回率。例如，使用基于语义理解的检索方法，能够更好地理解用户问题和文档内容的语义关系，从而在海量的知识库中检索出更相关的知识。

扩展性强

RAG 模型极为灵活，企业只需更换或扩展知识库，就能使其适配不同领域和任务。例如，企业的销售部门和研发部门使用不同知识库，RAG 模型均可依据各自知识库提供精准服务。

五、结语

RAG 凭借自身独特的优势，改变着许多行业的工作方式。如今，从客服问答、内容创作，到专业领域的决策辅助，RAG 都已展现出显著成效。随着技术的持续迭代，我们完全可以预见，RAG 会在更多场景中落地生根，给我们的生活和工作带来更多便利。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！