RAG检索增强生成技术深度解析

# RAG技术深度解析 ## 什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种将检索系统与生成式AI结合的技术。它解决了LLM的两大痛点：知识截止日期和幻觉问题。通过检索相关文档作为上下文，LLM可以基于真实数据生成答案，大大提高了准确性。 ## RAG工作流程 ### 1. 索引构建阶段 ``` 文档 → 文本分割 → 向量化 → 存储到向量数据库 ``` - **文本分割**：将长文档分割成小块（chunk），通常200-1000token - **向量化**：使用嵌入模型将文本转换为数字向量 - **存储**：将向量及元数据存入向量数据库 ### 2. 检索生成阶段 ``` 用户问题 → 向量化 → 相似度搜索 → 获取相关文档 → LLM生成答案 ``` ## 代码实现示例 ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import RetrievalQA # 1. 文本分割 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) chunks = text_splitter.split_documents(documents) # 2. 创建向量存储 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings) # 3. 创建问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"), retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) ) # 4. 提问 result = qa_chain.run("公司的产品有哪些特点？") ``` ## 关键优化策略 ### 1. 分割策略优化 - 根据文档类型选择分割策略 - 保持块的语义完整性 - 适当的重叠防止信息丢失 ### 2. 检索优化 - **混合检索**：结合关键词搜索和语义搜索 - **重排序**：使用reranker模型对结果重新排序 - **元数据过滤**：根据时间、类型等过滤结果 ### 3. 生成优化 - 设计好的提示模板 - 引导模型基于上下文回答 - 添加源文档引用 ## 常见问题 1. **检索不精准**：尝试调整chunk_size或使用更好的嵌入模型 2. **上下文不足**：增加检索的文档数量 3. **回答质量低**：优化提示模板或使用更强的模型 ## 应用场景 - 企业知识库问答 - 智能客服系统 - 文档搜索与摘要 - 法律/医疗专业咨询 ## 总结 RAG是构建AI应用的核心技术，它让LLM能够使用专有数据生成准确的回答。掌握RAG的各个环节及优化策略，是构建企业级AI应用的必备技能。