RAG技术全面解析：解决大模型幻觉、知识滞后与私有知识难题！

本文详细解析了RAG(检索增强生成)技术，解释了它如何解决大模型的三大短板：幻觉、知识滞后和缺乏私有知识。文章拆解了RAG的四个工作流程步骤(数据准备、检索、增强、生成)和四大核心组件(Langchain文本分割、向量数据库、Embedding模型、LLM)。RAG通过"外部知识检索+大模型逻辑推理"的组合模式，使大模型从聊天机器人进化为专业助手，是企业知识库和AI搜索的底层技术。

上马定江山

403人浏览 · 2026-01-19 09:00:00

上马定江山 · 2026-01-19 09:00:00 发布

RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)是目前大模型（LLM）落地应用中最核心、最热门的技术方案之一。简单来说，RAG 就是给大模型配上了一个“外部知识库”或“搜索引擎”。

接下来我会从我们“为什么需要它”、“它是怎么工作的”以及“它的优势”三个维度来详细拆解。

一、为什么要用 RAG？

虽然 GPT-4、Claude 等大模型很强大，但它们有三个致命的短板：

幻觉问题 (Hallucination)：大模型本质上是概率预测机器，当它不知道答案时，会一本正经地胡说八道。
知识滞后 (Knowledge Cutoff)：大模型的知识停留在训练结束的那一刻。比如你问它“今天早上的新闻”，它无法回答。
缺乏私有知识：大模型没读过你公司的内部文档、你的私人笔记或未公开的代码库。

解决办法有两种：

微调 (Fine-tuning)：像让学生去考研深造，这样的做法代价高、更新慢。

RAG (检索增强)：像给学生考试时发一本《开卷参考资料》，让他查完资料再回答。

二、 RAG 的工作流程（四个核心步骤）

数据准备 (Indexing)

在用户提问之前，我们要先处理数据：

清洗与切块 (Chunking)：把长文档（如PDF、Word）切成一个个小段落（比如每段300字）。

向量化 (Embedding)：利用“嵌入模型”把文字转成一串数字（向量）。这些数字代表了文字的语义。

存入向量数据库：把这些数字存在专门的数据库（如 Pinecone, Milvus, FAISS）中。

检索 (Retrieval)

当用户提一个问题（比如：“我公司的报销标准是什么？”）：

* 系统先把这个问题也转成一串数字（向量）。

* 在向量数据库中进行“语义匹配”，找到与这个问题最相关的几个段落。

增强 (Augmentation)

系统把“用户的问题”和“搜到的相关段落”拼在一起，组成一个巨大的提示词（Prompt）。

提示词模板：

“你是一个助手。请根据以下参考资料回答问题：

【参考资料：公司报销标准是单日餐补50元…】

【用户问题：我公司的报销标准是什么？】”

生成 (Generation) —— 写出回答

大模型读完这段带资料的 Prompt 后，总结出准确的答案。因为它看到了资料，所以不再胡说八道。

三、 RAG 的核心组件

Langchain智能文本分割工具: RecursiveCharacterTextSplitter 是 LangChain 中最常用的文本分割器，核心逻辑是递归地按指定分隔符拆分文本，直到所有分片长度都符合设定的 chunk_size。

它的核心工作流程和特点如下：

预设分隔符优先级：默认按 [“\n\n”, “\n”, " ", “”] 的顺序尝试拆分，优先用双换行符（段落分隔），再用单换行符（行分隔），以此类推，保证拆分后的文本语义更完整。
递归拆分逻辑：如果用当前分隔符拆分后的文本块长度仍超过 chunk_size，就用下一级优先级的分隔符继续拆分，直到所有文本块都满足长度要求。
支持重叠窗口：通过 chunk_overlap 参数设置分片间的重叠长度，避免因拆分导致上下文断裂，提升后续向量检索的准确性。

举个例子：拆分一篇 2000 字符的财报文本，设定 chunk_size=500、chunk_overlap=50，它会先按双换行符拆成几个大段，若某段有 600 字符，就再按单换行符拆成 500+100 两部分，最后把 100 字符的片段和下一段拼接，保证重叠 50 字符。

2.向量数据库 (Vector DB)：RAG 的大脑，存储语义信息。我们最常用的工具是Milvus，它是专为海量向量数据的高效存储、索引与相似度检索设计的工具，是AI应用中实现非结构化数据（文本、图像、音频等）语义匹配的核心组件。

四、核心原理

向量输入：将非结构化数据通过模型（如BERT、CLIP）转为固定维度的稠密向量。
索引优化：提供FLAT（暴力检索）、IVF（倒排索引）、HNSW（图索引）等多种索引算法，在检索速度与精度间做平衡。
相似度查询：支持欧氏距离、余弦相似度等多种度量方式，快速召回与目标向量最相似的结果集。

五、核心优势

高性能：支持万亿级向量的毫秒级查询，单节点可处理百万级向量，分布式部署可线性扩容。
云原生架构：存储与计算分离，组件无状态，适配Kubernetes，支持弹性伸缩与高可用部署。
混合查询能力：支持向量相似度 + 标量过滤（如时间、标签、权限），满足复杂业务的多条件检索需求。
生态友好提供Python/Java/Go等多语言SDK，无缝集成LangChain、Hugging Face等主流AI框架。
Embedding 模型：翻译官，把人类语言转成机器理解的数学向量。Embedding（嵌入）是将离散、高维的对象（如文本、图像、音频）映射为低维、稠密的实数向量的过程，这些向量能保留原始对象的语义或特征关联，是连接非结构化数据与机器学习/AI模型的核心桥梁。详细的Word embedding讲解请翻阅本公众号之前的文章。

核心特点与价值