RAG：大模型的外挂神器，解锁AI新姿势

RAG：大模型的外挂神器，解锁AI新姿势

一、RAG 是什么

RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种将检索技术与生成模型相结合的技术框架，简单来说，它就像是给大模型配备的一个 “外挂知识库”。

传统的大语言模型在回答问题时，只能依赖自身在训练过程中学习到的知识 ，一旦遇到训练数据中没有涵盖的内容，就可能出现回答不准确、缺乏针对性，甚至 “胡言乱语” 的情况，也就是我们常说的 “幻觉” 现象。而 RAG 的出现，很好地解决了这些问题。

RAG 的核心原理是在大模型生成回答之前，先从外部知识源（如数据库、文档库、互联网等）中检索与问题相关的信息，然后将这些检索到的信息作为额外的上下文输入到模型中 ，帮助模型生成更加准确、丰富和符合上下文的回答。就好比你在考试时，遇到不会的题目，可以查阅参考资料，再给出答案，而不是单纯依靠自己的记忆。通过这种方式，RAG 能够让大模型在处理各种任务时，生成的结果更加贴近真实需求，大大提升了模型的实用性和可靠性 。

二、RAG 诞生，解决大模型痛点

大语言模型虽然在自然语言处理任务中展现出了惊人的能力 ，但它们并非完美无缺，在实际应用中，大模型暴露出了不少局限性。

首先是知识时效性问题。大模型的训练数据往往来自过去某个时间段的语料库 ，这就导致它们对于训练完成之后发生的新事件、新趋势以及新的研究成果等信息了解甚少。比如，若训练数据截止到 2022 年，那么对于 2023 年才出现的新科技产品、新政策法规等问题，大模型就可能无法给出准确且最新的回答 。

其次是知识准确性。由于大模型是基于大规模数据进行训练学习，通过概率计算来生成回答，并非真正理解知识，所以在回答问题时容易产生 “幻觉”，也就是编造一些看似合理但实际上并不存在或错误的信息。例如，在询问某些复杂的科学原理、历史事件细节时，大模型可能会给出错误的解释或不准确的描述 。

最后，当涉及到专业领域知识时，通用大模型的表现也往往差强人意。专业领域知识通常具有高度的专业性和复杂性，需要深入的专业理解和背景知识 。像医疗、法律、金融等领域，对于知识的准确性和专业性要求极高，通用大模型如果没有经过专业数据的充分训练，很难提供专业、可靠的答案 。

正是为了解决这些问题，RAG 技术应运而生。它通过检索外部知识库，引入实时和准确的信息，让大模型在生成回答时能够有更多的参考依据，从而有效提升回答的准确性、时效性以及专业性，为大模型在实际场景中的应用开辟了更广阔的道路 。

三、RAG 工作原理大揭秘

（一）构建知识库

要想让 RAG 技术发挥作用，首先得构建一个强大的可检索知识库，就好比搭建一座知识宝库，方便后续快速从中获取所需信息 。这个过程主要包含以下几个关键步骤 ：

（二）模型调用

当用户提出问题后，RAG 系统就会进入模型调用阶段，这个阶段主要包含以下操作 ：

四、RAG 优势大盘点

（一）经济高效

在传统的大模型应用中，如果想要模型学习新的知识，往往需要收集大量的新数据，然后对整个模型进行重新训练 。这个过程不仅需要耗费大量的计算资源，像使用高性能的 GPU 集群，还需要投入大量的时间和专业人力 。以训练一个中等规模的语言模型为例，可能需要数千块 GPU 并行计算数周时间，成本高达数十万元甚至更多。

而 RAG 则大大降低了这方面的成本 。当有新的信息需要添加时，我们只需要将新的数据按照一定的格式整理好，添加到外部的知识库中即可 。无需对大模型本身进行大规模的重新训练，这就节省了大量的技术和财务成本 。比如，一个企业想要让大模型了解最新的产品信息，只需要将产品的更新文档添加到知识库，模型就能在后续的回答中运用这些新知识，而不用花费大量资源去重新训练模型 。

（二）实时更新

在信息爆炸的时代，数据的时效性至关重要 。RAG 技术最大的亮点之一，就是能让大模型与实时数据紧密相连 。通过连接实时数据源，如新闻网站的 API 接口、金融市场的实时数据接口等，大模型可以获取到最新的信息 。

例如，在金融领域，投资者想要了解某只股票的最新价格走势、公司的最新财报数据等，使用 RAG 技术的大模型就能及时获取这些实时数据，并给出准确的回答 。又比如，在新闻资讯领域，当有突发新闻事件发生时，大模型可以迅速从新闻源获取相关报道，为用户提供最新的事件进展和解读 。这种实时更新的能力，确保了大模型的回答始终具有高度的相关性和准确性，使其在应对各种时效性要求高的场景时，都能游刃有余 。

（三）提高可信度

在面对大模型给出的回答时，很多用户常常会心存疑虑：这个答案准确吗？有没有可靠的依据？RAG 技术很好地解决了这个问题 。

当大模型基于 RAG 技术生成回答时，它会同时列出回答所依据的信息来源 ，这些来源可以是具体的文档、网页链接、研究报告等 。用户通过查看这些来源，就能验证答案的可靠性，增强对大模型输出内容的信任 。例如，当用户询问某个科学问题时，大模型不仅会给出答案，还会列出参考的科学文献、研究机构的报告等，让用户能够进一步查阅相关资料，深入了解问题 。这种透明的信息呈现方式，有效提升了大模型回答的可信度，让用户使用起来更加放心 。

（四）灵活可控

对于开发人员来说，RAG 提供了极大的灵活性和可控性 。在实际应用中，不同的用户可能有不同的需求和使用场景，开发人员可以根据这些需求，灵活地更改 RAG 系统的信息源 。

比如，在企业内部应用中，开发人员可以将信息源设置为企业的内部文档库、知识库等，确保员工获取的信息都是企业内部的机密信息和专业知识 。同时，通过设置不同的授权级别，开发人员还可以限制对敏感信息的检索 。例如，普通员工只能检索一般性的工作资料，而管理层则可以访问更高级别的商业机密和战略规划文档 。这种灵活可控的特性，使得 RAG 能够满足不同用户在不同场景下的多样化需求，为大模型的广泛应用提供了有力支持 。

五、代码实操：手把手教你实现 RAG

（一）准备工作

在开始实现 RAG 之前，我们需要确保环境配置正确，并安装所需的依赖包。主要涉及 Python 包的安装、OpenAI 账户申请以及配置文件的创建 。

pip install langchain openai weaviate – client

OPENAI\\_API\\_KEY='your\\_openai\\_api\\_key'

注意将your_openai_api_key替换为实际生成的 API 密钥 。然后，在 Python 代码中使用dotenv库加载该文件中的环境变量 。首先安装dotenv库：

pip install python – dotenv

在代码开头添加以下内容加载环境变量：

import os

from dotenv import load\\_dotenv

load\\_dotenv()

openai\\_api\\_key = os.getenv('OPENAI\\_API\\_KEY')

（二）向量数据库操作

接下来，我们需要将文本数据进行处理，并存储到向量数据库中，以便后续检索 。这里我们使用LangChain的TextLoader加载文本数据，CharacterTextSplitter对文档进行分块，OpenAIEmbeddings生成向量嵌入，最后将数据存储到 Weaviate 向量数据库 。

from langchain.document\\_loaders import TextLoader

loader = TextLoader('example.txt')

documents = loader.load()

from langchain.text\\_splitter import CharacterTextSplitter

text\\_splitter = CharacterTextSplitter(chunk\\_size = 1000, chunk\\_overlap = 200)

texts = text\\_splitter.split\\_documents(documents)

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(openai\\_api\\_key = openai\\_api\\_key)

import weaviate

from langchain.vectorstores import Weaviate

client = weaviate.Client(url = "http://localhost:8080")

vectorstore = Weaviate.from\\_documents(texts, embeddings, client = client, index\\_name = "ExampleIndex")

这里假设 Weaviate 服务运行在本地的http://localhost:8080，并创建了一个名为 “ExampleIndex” 的索引 。

（三）RAG 实现步骤

完成上述准备工作后，我们就可以实现 RAG 的核心逻辑了 ，主要包括定义检索器组件、准备提示模板以及将检索增强提示输入大模型生成回答 。

retriever = vectorstore.as\\_retriever()

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt\\_template = """Context information is below.

{context}

Based on the context information and not prior knowledge, answer the following question:

{question}

"""

prompt = PromptTemplate(template = prompt\\_template, input\\_variables = \\["context", "question"])

from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.chat\\_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(openai\\_api\\_key = openai\\_api\\_key, model\\_name = "gpt-3.5-turbo")

qa\\_chain = RetrievalQA.from\\_chain\\_type(llm, retriever = retriever, chain\\_type\\_kwargs = {"prompt": prompt})

question = "What is the main idea of the text?"

result = qa\\_chain.run(question)

print(result)

上述代码中，首先定义了一个RetrievalQA对象qa_chain，它结合了大模型llm和检索器retriever，并使用了之前定义的提示模板 。然后，设置一个示例问题并运行qa_chain，最终打印出大模型生成的回答 。通过以上步骤，我们就完成了一个简单的 RAG 系统的实现 ，可以根据实际需求对代码进行进一步优化和扩展 。

六、应用领域与展望

RAG 技术凭借其独特的优势，在众多领域都展现出了巨大的应用潜力 ，为各行业的智能化发展提供了有力支持 。

在智能客服领域，RAG 可以让客服机器人快速检索企业的产品知识库、常见问题解答库等，针对用户的问题给出准确、详细的回答 。无论是解答用户对产品功能的疑问，还是处理售后问题，RAG 都能大大提升客服机器人的服务质量和效率，减轻人工客服的工作压力 。

教育领域，RAG 可作为智能辅导工具，根据学生的问题，从教材、学术论文等资料中检索相关内容，为学生提供详细准确的解答 。还能通过分析学生的学习情况和问题类型，提供个性化的学习建议和练习推荐，帮助学生更好地掌握知识，提高学习效率 。

医疗行业中，医生借助 RAG 技术，可以访问最新的医学文献、临床指南和病例数据 。在诊断疾病时，系统检索相关信息，为医生提供参考，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案 。此外，RAG 还能用于医学研究，帮助科研人员快速检索和分析大量的医学资料，推动医学领域的研究进展 。

法律行业里，法律专业人士使用 RAG 能够快速检索法规、判例和文书摘要 。在处理案件时，律师可以通过 RAG 迅速找到相关的法律条文和类似案例，为案件的分析和辩护提供有力支持 ，显著节约时间成本，提高工作效率 。

展望未来，RAG 技术还有很大的发展空间 。在检索机制方面，未来的研究将致力于进一步提升检索的精度和效率 。通过优化检索算法，利用更先进的机器学习和深度学习技术，让 RAG 能够在海量的数据中更快速、准确地找到最相关的信息 。

多模态数据融合也是一个重要的发展方向 。随着技术的不断进步，RAG 有望与多模态 AI 相结合，将文本、图像、视频等多种类型的数据进行综合处理 。例如，在医疗领域，结合患者的病历文本信息和医学影像数据，为医生提供更全面、准确的诊断辅助；在教育领域，通过融合文本讲解和动画演示等多模态信息，为学生创造更加丰富、生动的学习体验 。

此外，随着各行业对智能化需求的不断增加，RAG 的行业定制化应用将成为趋势 。针对不同行业的特点和需求，开发出更具针对性的 RAG 解决方案，让 RAG 更好地服务于各个行业的实际业务场景，推动行业的智能化转型和发展 。

七、总结

RAG 作为一种创新的技术框架，为大模型的发展注入了新的活力 。它巧妙地将检索技术与生成模型相结合，有效弥补了大模型在知识时效性、准确性和专业性等方面的不足 。通过构建强大的知识库和高效的检索机制，RAG 能够让大模型在生成回答时，充分利用外部知识，从而生成更加准确、丰富和可靠的内容 。

从实际应用来看，RAG 在智能客服、教育、医疗、法律等多个领域都展现出了巨大的潜力 ，为各行业的智能化转型提供了有力支持 。而通过本文的代码实操，相信大家已经对 RAG 的实现有了更直观的认识 ，能够亲身体验到 RAG 技术的魅力和应用价值 。

随着人工智能技术的不断发展，RAG 技术也将持续演进 ，未来，它有望在更多领域发挥重要作用 ，为我们带来更多的惊喜和变革 。希望大家通过本文对 RAG 有了全面深入的了解后，能够积极探索和实践 RAG 技术 ，将其应用到更多的实际场景中，共同推动人工智能技术的发展和创新 。

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