現(xiàn)在人工智能（AI）很火，尤其是像 ChatGPT 這樣的大語言模型（LLM），它們能聊天、寫文章、寫代碼，感覺無所不能。但有時(shí)候，它們也會(huì)犯一些小錯(cuò)誤，比如信息過時(shí)了，或者一本正經(jīng)地胡說八道（這叫“幻覺”），或者你問它一些你們公司內(nèi)部的事情，它就完全不知道了。

為了解決這些問題，科學(xué)家們想出了一個(gè)聰明的辦法，叫做RAG。

一、咱們先聊聊，為啥需要RAG？

想象一下，現(xiàn)在的大語言模型就像一個(gè)超級(jí)聰明的學(xué)生，讀了很多很多的書（訓(xùn)練數(shù)據(jù)），知識(shí)儲(chǔ)備非常豐富。但是：

• 知識(shí)有“保質(zhì)期”：它學(xué)習(xí)的知識(shí)是截止到某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的。比如，你問它昨天發(fā)生的新聞，或者最新的科技進(jìn)展，它可能就不知道了，因?yàn)樗爱厴I(yè)”之后就沒再學(xué)新東西。
• 可能會(huì)“瞎編”：有時(shí)候遇到它不太確定的問題，為了不冷場，它可能會(huì)根據(jù)自己學(xué)過的知識(shí)，“推測”或“編造”一個(gè)看起來很像真的答案。這就是所謂的“幻覺”。
• 不知道“內(nèi)部信息”：你公司的內(nèi)部規(guī)章制度、項(xiàng)目資料、最新的銷售數(shù)據(jù)等等，這些沒有公開在網(wǎng)上的信息，它肯定不知道。

RAG 技術(shù)就是為了解決這些痛點(diǎn)而生的。

二、那RAG到底是個(gè)啥玩意兒？

RAG 的英文全稱是 Retrieval-Augmented Generation，中文可以叫做 “檢索增強(qiáng)生成”。

咱們把它拆開看：

• Retrieval (檢索)：就像我們遇到不知道的問題，會(huì)去搜索引擎（比如百度、谷歌）或者翻書查找資料一樣，這一步就是讓 AI 去一個(gè)外部的知識(shí)庫里把相關(guān)的、最新的信息找出來。
• Augmented (增強(qiáng))：就是把找到的這些信息，補(bǔ)充給那個(gè)聰明的 AI。
• Generation (生成)：最后，AI 結(jié)合它自己本來就知道的知識(shí)和剛剛從外部找到的新信息，生成一個(gè)更靠譜、更準(zhǔn)確、更新的答案給你。

簡單打個(gè)比方：

• 沒有 RAG 的 AI，就像一個(gè)只靠記憶答題的學(xué)生，雖然博學(xué)，但信息可能過時(shí)，也可能記錯(cuò)。
• 有了 RAG 的 AI，就像一個(gè)開卷考試的學(xué)生！在回答問題前，它被允許先去查閱指定的最新資料（檢索），然后結(jié)合自己學(xué)過的知識(shí)和查到的資料，寫出答案（增強(qiáng)生成）。這樣一來，答案自然就更準(zhǔn)確、更與時(shí)俱進(jìn)了。

三、RAG是咋工作的？原理大揭秘

RAG 的工作流程其實(shí)挺符合咱們解決問題的直覺，主要分三步：

第一步：搞明白你想問啥（問題處理）

當(dāng)你向 RAG 系統(tǒng)提問時(shí)（比如輸入：“我們公司最新的報(bào)銷政策是什么？”），系統(tǒng)首先會(huì)分析你的問題，理解你到底想知道什么。有時(shí)候它還會(huì)稍微改寫一下你的問題，讓后面的搜索更有效率。

第二步：大海撈針找資料（信息檢索）

這是 RAG 的核心之一。系統(tǒng)會(huì)拿著你的問題（或者處理過的問題），去一個(gè)指定的知識(shí)庫里搜索相關(guān)信息。

(1) 知識(shí)庫是啥？ 這個(gè)知識(shí)庫可不是 AI 原來訓(xùn)練時(shí)的那個(gè)“大腦”，而是外部掛載的。它可以是：

• 互聯(lián)網(wǎng)上的海量網(wǎng)頁（像搜索引擎一樣）
• 一個(gè)公司內(nèi)部的文件集合（比如 Word 文檔、PDF、數(shù)據(jù)庫）
• 某個(gè)特定領(lǐng)域的專業(yè)文獻(xiàn)庫（比如醫(yī)學(xué)、法律）

(2) 怎么找？ 它不是簡單地做關(guān)鍵詞匹配。通常，系統(tǒng)會(huì)把你的問題和知識(shí)庫里的文檔都轉(zhuǎn)換成一種叫做“向量”（Vector Embeddings）的數(shù)學(xué)表示。這種表示能捕捉語義信息（意思）。然后，系統(tǒng)會(huì)計(jì)算你的問題向量和知識(shí)庫里每個(gè)文檔（或文檔片段）向量的相似度，找出那些在意思上最接近你問題的文檔片段。就好比，它要找的不是字面完全一樣的內(nèi)容，而是談?wù)撏粋€(gè)話題的內(nèi)容。

(3) 找到啥？ 它會(huì)挑出幾個(gè)最相關(guān)的文檔片段（Chunks），作為回答問題的“參考資料”。

第三步：結(jié)合信息，聰明作答（增強(qiáng)生成）

這是 RAG 的另一半核心?，F(xiàn)在，系統(tǒng)把兩樣?xùn)|西一起交給那個(gè)聰明的大語言模型（LLM）：

• 你最初的問題。
• 第二步找到的相關(guān)信息片段（就是那些“參考資料”）。

然后，系統(tǒng)會(huì)給 LLM 一個(gè)指令，大概意思是：“嘿，根據(jù)你自己的知識(shí)，并重點(diǎn)參考我給你的這些資料，回答用戶的問題?！?/p>

LLM 就像拿到“開卷考試”的“小抄”一樣，它會(huì)閱讀這些新鮮、具體的資料，然后結(jié)合自己強(qiáng)大的語言理解和生成能力，生成一個(gè)既流暢自然，又信息準(zhǔn)確、基于事實(shí)的答案。

這個(gè)最終答案，就因?yàn)樗Y(jié)合了外部檢索到的最新或特定信息，所以比單純靠 LLM “回憶”出來的答案要靠譜得多。

四、RAG有啥好處？為啥這么火？

• 答案更準(zhǔn)確、更新：能利用最新的外部信息，解決了 LLM 知識(shí)陳舊的問題。
• 減少胡說八道：因?yàn)榇鸢甘腔跈z索到的事實(shí)生成的，大大降低了 AI “幻覺”的概率。
• 知識(shí)可定制：可以接入特定領(lǐng)域的知識(shí)庫（比如公司內(nèi)部文檔、行業(yè)報(bào)告），讓 AI 變成某個(gè)領(lǐng)域的“專家”。
• 可溯源：很多 RAG 系統(tǒng)能告訴你答案是參考了哪些文檔生成的，方便你核實(shí)信息來源。
• 成本效益高：相比于用新數(shù)據(jù)從頭重新訓(xùn)練一個(gè)巨大的 LLM 模型（非常昂貴且耗時(shí)），只更新外部知識(shí)庫要便宜和快捷得多。

五、RAG有沒有缺點(diǎn)或挑戰(zhàn)？

當(dāng)然，RAG 也不是完美的：

• 檢索質(zhì)量是關(guān)鍵：如果第一步“找資料”沒找對(duì)，或者找到的是錯(cuò)誤信息，那么最終的答案也可能出錯(cuò)（垃圾進(jìn)，垃圾出）。如何提高檢索的精準(zhǔn)度是個(gè)挑戰(zhàn)。
• 整合可能不順暢：有時(shí)候，LLM 可能沒完全理解或者沒很好地利用檢索到的信息，導(dǎo)致答案有點(diǎn)生硬或者沒有完全回答問題。
• 速度問題：因?yàn)槎嗔恕皺z索”這一步，RAG 系統(tǒng)回答問題通常會(huì)比純 LLM 慢一點(diǎn)點(diǎn)。
• 系統(tǒng)復(fù)雜性：搭建一個(gè)高效的 RAG 系統(tǒng)，需要處理好檢索、生成兩個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同，技術(shù)上有一定復(fù)雜度。

六、舉個(gè)栗子，感受一下

假設(shè)你問一個(gè)聊天機(jī)器人：“給我總結(jié)一下咱們項(xiàng)目組上周的會(huì)議紀(jì)要?！?/p>

(1) 沒有 RAG 的機(jī)器人：很可能會(huì)說：“對(duì)不起，我沒有訪問你們項(xiàng)目組會(huì)議紀(jì)要的權(quán)限?！?或者根據(jù)網(wǎng)上找到的通用會(huì)議紀(jì)要模板瞎編一個(gè)。

(2) 有 RAG 的機(jī)器人（接入了公司內(nèi)部文檔系統(tǒng)）：

• 它會(huì)去公司的文檔系統(tǒng)里檢索“項(xiàng)目組 上周 會(huì)議紀(jì)要”。
• 找到相關(guān)的會(huì)議紀(jì)要文檔。
• 把找到的紀(jì)要內(nèi)容喂給 LLM。
• LLM閱讀紀(jì)要，并生成一個(gè)簡潔的總結(jié)給你。

看，這樣是不是就實(shí)用多了？

七、總結(jié)一下

簡單來說，RAG 就是給聰明但可能信息滯后或“愛瞎猜”的大語言模型(LLM)配上了一個(gè)強(qiáng)大的外部搜索引擎和資料庫。

RAG = 智能檢索 (找對(duì)、找全資料) + 智能生成 (用好資料、說人話)

它讓 AI 在回答問題前，先做“功課”(檢索)，再結(jié)合“功課”和自己的知識(shí)來回答，使得答案更準(zhǔn)確、更可靠、更與時(shí)俱進(jìn)，還能利用私有或特定領(lǐng)域的知識(shí)。這使得 AI 在很多實(shí)際應(yīng)用場景中變得更加強(qiáng)大和值得信賴。