在當(dāng)今人工智能的奇妙世界里，RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)就像是一顆冉冉升起的新星，正以其獨(dú)特的魅力吸引著無數(shù)開發(fā)者和研究者的目光。今天，咱們就一起來深入探究一下這個(gè)神奇的RAG技術(shù)，從它的基本原理到完整實(shí)現(xiàn)，再到結(jié)合Spring AI的超詳細(xì)應(yīng)用，保證讓你對(duì)它有一個(gè)全方位的了解。

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一、RAG技術(shù)：開啟模型理解與生成的新大門

（一）什么是RAG技術(shù)

RAG，全稱檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation），這名字聽起來就很厲害，感覺像是給模型加上了一個(gè)超級(jí)外掛。簡(jiǎn)單來說，RAG技術(shù)就是通過向量檢索來增強(qiáng)模型的理解與生成能力。想象一下，模型就像是一個(gè)聰明的學(xué)生，但有時(shí)候它的知識(shí)儲(chǔ)備可能不夠，這時(shí)候RAG技術(shù)就像是一本超級(jí)大百科全書，在學(xué)生需要的時(shí)候，能快速準(zhǔn)確地提供相關(guān)知識(shí)，讓學(xué)生回答問題更加得心應(yīng)手。

比如說，當(dāng)我們向一個(gè)語言模型詢問“世界上最深的海溝是哪個(gè)”時(shí)，模型可能只知道一些常見的信息，但通過RAG技術(shù)，它可以從一個(gè)龐大的知識(shí)庫中快速檢索到關(guān)于馬里亞納海溝的詳細(xì)信息，然后給出更準(zhǔn)確、更豐富的回答。

（二）向量檢索的神奇之處

在RAG技術(shù)中，向量檢索可是關(guān)鍵中的關(guān)鍵。向量數(shù)據(jù)庫就像是一個(gè)神奇的魔法倉庫，里面的每一個(gè)物品（數(shù)據(jù)）都被轉(zhuǎn)化成了向量形式。向量就像是物品的獨(dú)特“指紋”，通過計(jì)算向量之間的相似度，我們可以快速找到與查詢相關(guān)的信息。

舉個(gè)例子，假如我們有一個(gè)關(guān)于電影的向量數(shù)據(jù)庫，每一部電影都被表示成一個(gè)向量。當(dāng)我們輸入“喜劇電影”這個(gè)查詢時(shí)，向量檢索系統(tǒng)會(huì)計(jì)算所有電影向量與“喜劇電影”這個(gè)向量的相似度，然后找出相似度最高的那些電影推薦給我們。這種檢索方式比傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索更加高效和準(zhǔn)確，就像是在茫茫人海中，通過獨(dú)特的“氣味”快速找到我們要找的人。

二、RAG檢索增強(qiáng)生成的完整實(shí)現(xiàn)

（一）使用向量數(shù)據(jù)庫作為RAG知識(shí)庫

要實(shí)現(xiàn)RAG檢索增強(qiáng)生成，首先得有一個(gè)強(qiáng)大的知識(shí)庫，而向量數(shù)據(jù)庫就是最佳選擇。我們可以將各種文本數(shù)據(jù)，如新聞文章、學(xué)術(shù)論文、百科知識(shí)等，轉(zhuǎn)化為向量并存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫中。

以Milvus向量數(shù)據(jù)庫為例，它就像是一個(gè)超級(jí)大的“向量圖書館”，可以高效地存儲(chǔ)和檢索向量數(shù)據(jù)。我們可以使用一些開源的嵌入模型，如Sentence - Transformer，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量。比如，我們有一篇關(guān)于美食的文章，通過嵌入模型，這篇文章就被轉(zhuǎn)化成了一個(gè)向量，然后我們將這個(gè)向量存儲(chǔ)到Milvus向量數(shù)據(jù)庫中。

（二）完整實(shí)現(xiàn)步驟

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和整理我們需要的文本數(shù)據(jù)，就像是為建房子準(zhǔn)備好各種建筑材料。 向量嵌入：使用嵌入模型將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量，這一步就像是給每一塊建筑材料貼上獨(dú)特的標(biāo)簽。 向量存儲(chǔ)：將轉(zhuǎn)化后的向量存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中，就像是把貼好標(biāo)簽的建筑材料整齊地放進(jìn)倉庫里。 檢索與生成：當(dāng)有查詢請(qǐng)求時(shí)，首先在向量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行向量檢索，找到相關(guān)的信息，然后將這些信息與查詢一起輸入到生成模型中，生成最終的回答。 例如，當(dāng)我們要實(shí)現(xiàn)一個(gè)關(guān)于旅游景點(diǎn)推薦的RAG系統(tǒng)時(shí)，我們先收集各種旅游景點(diǎn)的介紹文本，然后將這些文本轉(zhuǎn)化為向量存儲(chǔ)到Milvus向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶輸入“推薦一個(gè)適合夏天去的旅游景點(diǎn)”時(shí)，系統(tǒng)會(huì)在向量數(shù)據(jù)庫中檢索與“夏天旅游景點(diǎn)”相關(guān)的向量信息，然后將這些信息和用戶的查詢一起輸入到語言模型中，生成詳細(xì)的旅游景點(diǎn)推薦。

三、Spring AI應(yīng)用：利用DeepSeek + 嵌入模型 + Milvus向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)RAG應(yīng)用

（一）Spring AI的魅力

Spring AI是一個(gè)非常強(qiáng)大的人工智能應(yīng)用開發(fā)框架，它就像是一個(gè)超級(jí)智能的“開發(fā)助手”，可以幫助我們更輕松地開發(fā)各種AI應(yīng)用。結(jié)合RAG技術(shù)，Spring AI可以實(shí)現(xiàn)更加智能和高效的檢索增強(qiáng)生成應(yīng)用。

（二）具體實(shí)現(xiàn)過程

選擇合適的模型：我們選擇DeepSeek作為生成模型，它就像是一個(gè)超級(jí)聰明的“回答專家”，可以根據(jù)輸入的信息生成高質(zhì)量的回答。同時(shí)，選擇一個(gè)合適的嵌入模型，如Sentence - Transformer，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量。 集成Milvus向量數(shù)據(jù)庫：將Milvus向量數(shù)據(jù)庫集成到Spring AI應(yīng)用中，就像是給Spring AI這個(gè)“開發(fā)助手”配備了一個(gè)強(qiáng)大的“知識(shí)倉庫”。 開發(fā)應(yīng)用邏輯：編寫代碼實(shí)現(xiàn)向量檢索和生成模型的調(diào)用。例如，我們可以開發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)，當(dāng)用戶提出問題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)先在Milvus向量數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)信息，然后將這些信息和用戶的問題一起輸入到DeepSeek模型中，生成回答并返回給用戶。

（三）超詳細(xì)的應(yīng)用示例

假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)智能醫(yī)療咨詢系統(tǒng)。首先，我們收集大量的醫(yī)學(xué)知識(shí)文本，如疾病診斷、治療方法等，將這些文本通過嵌入模型轉(zhuǎn)化為向量并存儲(chǔ)到Milvus向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶輸入“我最近頭疼，可能是什么原因”時(shí)，Spring AI應(yīng)用會(huì)在Milvus向量數(shù)據(jù)庫中檢索與“頭疼原因”相關(guān)的向量信息，然后將這些信息和用戶的問題一起輸入到DeepSeek模型中。DeepSeek模型會(huì)根據(jù)這些信息生成詳細(xì)的回答，如“頭疼可能是由多種原因引起的，比如感冒、高血壓、睡眠不足等……”，同時(shí)還可以提供一些建議，如“建議你先測(cè)量一下血壓，保證充足的睡眠，如果癥狀持續(xù)不緩解，建議去醫(yī)院就診”。

四、RAG技術(shù)的未來展望

RAG技術(shù)的出現(xiàn)，為人工智能的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。它不僅可以提高模型的回答質(zhì)量和準(zhǔn)確性，還可以在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，如智能客服、智能寫作、智能推薦等。

在未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，RAG技術(shù)可能會(huì)變得更加智能和高效。例如，向量數(shù)據(jù)庫的性能會(huì)不斷提升，嵌入模型會(huì)更加準(zhǔn)確地將文本轉(zhuǎn)化為向量，生成模型會(huì)生成更加自然和流暢的回答。同時(shí)，RAG技術(shù)也可能會(huì)與其他技術(shù)，如區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等相結(jié)合，創(chuàng)造出更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

總之，RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)就像是一把神奇的鑰匙，打開了人工智能更加智能和高效的大門。無論是開發(fā)者還是普通用戶，都可以從這項(xiàng)技術(shù)中受益。希望大家通過今天的介紹，對(duì)RAG技術(shù)有了更深入的了解，也期待大家在未來能夠探索出更多關(guān)于RAG技術(shù)的應(yīng)用和可能性。

在這個(gè)充滿無限可能的人工智能時(shí)代，讓我們一起跟上RAG技術(shù)的步伐，開啟一段精彩的探索之旅吧！