一、RAG技术详解

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合大模型生成能力和外部知识检索的技术，用来提升模型回答的准确性和专业性。

核心原理

由上图所示，RAG主要由两个部分构成：

建立索引：

首先要清洗和提取原始数据，将 PDF、Docx等不同格式的文件解析为纯文本数据；然后将文本数据分割成更小的片段（chunk）；最后将这些片段经过嵌入模型转换成向量数据（此过程叫做embedding），并将原始语料块和嵌入向量以键值对形式存储到向量数据库中，以便进行后续快速且频繁的搜索。这就是建立索引的过程。

检索生成：

系统会获取到用户输入，随后计算出用户的问题与向量数据库中的文档块之间的相似度，选择相似度最高的K个文档块（K值可以自己设置）作为回答当前问题的知识。知识与问题会合并到提示词模板中提交给大模型，大模型给出回复。这就是检索生成的过程。

工作流程

1. 检索（Retrieval）：
   当接收到用户输入时，RAG会从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的内容。

   示例：用户问"如何配置Python虚拟环境？"，RAG会从技术文档库中检索相关段落

2. 增强（Augmentation）：
   将检索到的内容作为上下文（context），与大模型的通用知识结合

3. 生成（Generation）：
   基于增强后的上下文生成最终回答

与传统大模型的区别

特性	普通大模型	RAG
知识来源	训练数据（静态）	训练数据 + 动态检索
实时性	无法更新	可通过更新知识库增强
专业领域回答	依赖预训练数据	精准匹配外部知识

二、RAG与Agent的关系

1. Agent的扩展工具

• RAG是Agent的核心能力扩展模块，使Agent具备动态知识获取能力

• 典型应用场景：
  客服Agent：检索产品手册回答用户问题
  医疗Agent：结合最新医学论文生成诊断建议

2. 协作流程

用户问题 → Agent任务解析 → RAG检索知识 → Agent整合结果 → 生成最终回答

三、RAG开发所需知识点

1. 核心组件

组件	说明	常用工具
文档处理器	将文本转换为可检索的结构化数据	LangChain文档加载器、Unstructured
向量数据库	存储和检索向量化文档	FAISS、Pinecone、Chroma
Embedding模型	将文本转换为向量	OpenAI text-embedding-ada-002
检索算法	相似度匹配策略	余弦相似度、BM25

2. 必备技能

• Python数据处理：Pandas、NumPy处理结构化数据

• 文本处理：掌握分词、Chunking（文本分块）技术

• 向量化技术：理解Embedding原理及API调用

• 框架使用：LangChain的RAG模块开发流程

四、RAG开发编码示例

以下是一个基于LangChain的本地文档问答实现，使用FAISS向量库：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 1. 加载文档（示例文本文件）
loader = TextLoader("knowledge.txt")  # 需准备示例文件
documents = loader.load()

# 2. 文本分块（chunk_size控制块大小）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)

# 4. 构建RAG问答链
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm,
    retriever=vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),  # 检索前3个相关块
    chain_type="stuff"  # 简单拼接上下文
)

# 5. 测试问答
question = "Python虚拟环境的作用是什么？"
response = qa_chain.invoke({"query": question})
print(response["result"])

代码解析

1. 文档处理：

   • 加载本地文档（支持PDF、HTML等多种格式）

   • 将长文本分割为适合检索的小块（避免信息丢失）

2. 向量化存储：

   • 使用OpenAI的Embedding模型将文本转换为向量

   • FAISS实现高效的相似度检索

3. 问答流程：

   • 用户问题 → 向量相似度检索 → 拼接上下文 → 大模型生成答案

五、RAG开发学习路径

1. 入门阶段

• 掌握LangChain的DocumentLoader、TextSplitter模块

• 学习FAISS/Chroma等轻量级向量库的本地部署

2. 进阶方向

• 检索优化：

  • 混合检索（关键词+向量）

  • 重排序（Rerank）技术提升精度

• 生产级部署：

  • 使用Pinecone等云向量数据库

  • 结合LlamaIndex构建知识图谱