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的核心工作流程当用户向采用 RAG 的 AI 系统提问或输入提示时查询不会直接发送给 LLM而是遵循以下四步流程外部知识检索系统首先在 “海量外部知识库”高度结构化的文档库、数据库或网页集合中搜索相关信息。这种搜索并非 “简单关键词匹配”而是 “语义搜索”—— 能理解用户意图与文字背后的含义筛选出最相关的信息片段或称为 “信息块 /chunks”提示增强将检索到的相关信息片段 “补充” 到原始用户提示中形成 “更丰富、信息更全面的增强型提示”LLM 生成响应将增强型提示发送给 LLMLLM 基于 “自身预训练知识 外部检索信息” 生成响应输出结果最终生成的响应不仅流畅自然还能以 “外部检索数据” 为事实依据避免仅凭记忆导致的错误。RAG 的核心优势RAG 框架带来三大关键价值突破训练数据局限让 LLM 获取 “训练数据截止日期之后的实时信息”如查询当天股市行情解决 “知识时效性” 问题降低幻觉风险通过 “将响应锚定在可验证的外部数据上”减少 LLM 生成 “虚假信息” 的概率即 “幻觉”适配专业领域知识LLM 可访问 “企业内部文档、行业知识库” 等专属信息如查阅某公司内部技术手册满足特定场景需求支持信息溯源能提供 “引用来源”明确指出信息的具体出处如 “答案来自《2024 年 Q1 产品手册》第 5 页”提升 AI 响应的可信度与可验证性。RAG 的核心概念解析见图 1要深入理解 RAG 的工作原理需掌握三个核心概念嵌入Embeddings、文本相似度Text Similarity、语义相似度与距离Semantic Similarity and Distance。1. 嵌入Embeddings在 LLM 的语境中“嵌入” 是 “文本的数值表示形式”—— 可以是单词、短语或整篇文档最终以 “向量一组数字” 呈现。其核心思想是在数学空间中捕捉 “文本的语义含义与不同文本间的关系”。核心特性语义相似的文本其嵌入向量在数学空间中的位置更接近。例如在简化的 2 维空间中“cat猫” 的向量可能是 (2, 3)“kitten小猫” 的向量可能是 (2.1, 3.1)两者位置接近反映语义相似而 “car汽车” 的向量可能是 (8, 1)与 “cat” 距离遥远反映语义差异。实际应用中嵌入向量的维度通常为数百甚至数千维 —— 高维度空间能更精细地捕捉语言的细微语义差异。2. 文本相似度Text Similarity指 “衡量两段文本相似程度的指标”可分为两个层面表层相似度词汇相似度仅基于 “单词重叠程度” 判断如 “苹果很好吃” 与 “苹果很美味”因 “苹果”“很” 重叠表层相似度高深层相似度语义相似度基于 “文本含义” 判断不依赖单词重叠。在 RAG 中文本相似度是 “从知识库中找到与用户查询最相关信息” 的关键。例如用户查询 “法国的首都是什么” 与知识库中的 “哪个城市是法国的首都”—— 尽管用词不同但核心意图一致优秀的文本相似度模型会为两者赋予 “高相似度分数”确保 RAG 能检索到相关信息。文本相似度通常通过 “文本的嵌入向量” 计算如通过余弦相似度公式衡量向量夹角。3. 语义相似度与距离Semantic Similarity and Distance语义相似度文本相似度的高级形式完全基于 “文本的含义与上下文” 判断不关注表面用词。它的目标是识别 “两段文本是否表达相同概念或想法”。语义距离与语义相似度呈反比 —— 语义相似度越高语义距离越近反之则越远。在 RAG 的语义搜索中核心逻辑是 “找到与用户查询‘语义距离最近’的文档”。例如“a furry feline companion毛茸茸的猫科伙伴” 与 “a domestic cat家猫”—— 除了冠词 “a” 外无其他重叠单词但理解语义的模型会识别出两者指代同一事物判定为 “高语义相似度”即 “语义距离近”。这种 “智能搜索” 能力让 RAG 即便在 “用户用词与知识库文本不完全匹配” 的情况下仍能精准找到相关信息。图 1RAG 核心概念示意图嵌入向量、语义相似度与检索流程文档分块Chunking of Documents文档分块是将大型文档拆解为更小、更易于处理的 “信息块Chunk” 的过程。对于 RAG 系统而言高效运行的关键在于 “不能将完整的大型文档直接输入 LLM”而是需处理这些小型信息块。分块方式对 “保留信息上下文与含义” 至关重要例如不会将 50 页的用户手册视为单一文本块而是会按 “章节、段落甚至句子” 制定分块策略 —— 比如将 “故障排除Troubleshooting” 章节作为独立信息块与 “安装指南Installation Guide” 分开。当用户询问特定问题时RAG 系统只需检索 “与故障排除相关的信息块”而非整个手册这不仅加快了检索速度还能为 LLM 提供 “更聚焦、更贴合用户即时需求” 的信息。文档分块完成后RAG 系统需通过检索技术找到 “与用户查询最相关的信息块”主流方法包括向量搜索Vector SearchRAG 的核心检索方式利用嵌入向量与语义距离找到 “概念上与用户问题相似” 的信息块BM25 算法传统的关键词检索技术基于 “术语频率” 对信息块排序不具备语义理解能力但在 “精准匹配关键词” 场景中仍有价值混合搜索Hybrid Search结合 BM25 的 “关键词精准性” 与语义搜索的 “上下文理解能力”兼顾 “字面匹配” 与 “概念相关”提升检索的稳健性与准确性。向量数据库Vector Databases向量数据库是专为 “高效存储与查询嵌入向量” 设计的专用数据库。文档分块并转换为嵌入向量后这些高维向量会被存储到向量数据库中。传统检索技术如关键词搜索擅长 “找到包含查询中精确词汇的文档”但缺乏深度语言理解能力 —— 例如无法识别 “furry feline companion毛茸茸的猫科伙伴” 与 “cat猫” 指代同一事物。而向量数据库的核心优势正在于 “语义搜索能力”通过将文本转化为数值向量它能基于 “概念含义” 而非 “关键词重叠” 返回结果。当用户查询被转换为向量后向量数据库会利用 “高度优化的算法”如层次化可导航小世界算法 HNSW在数百万个向量中快速检索找到 “语义最接近” 的结果。这种方式对 RAG 尤为重要 —— 即便用户表述与源文档用词完全不同仍能挖掘出相关上下文。本质而言其他检索技术 “搜索词汇”而向量数据库 “搜索含义”。目前向量数据库的实现形式多样托管数据库如 Pinecone、Weaviate开源解决方案如 Chroma DB、Milvus、Qdrant扩展现有数据库如通过 Redis、Elasticsearch 的向量扩展功能或 PostgreSQL 的 pgvector 插件为传统数据库添加向量搜索能力。这些系统的核心检索能力通常由专用库支撑如 Meta AI 的 FAISS、Google Research 的 ScaNN它们是保障向量检索效率的基础。RAG 的挑战RAG’s Challenges尽管 RAG 功能强大但仍存在诸多挑战信息碎片化问题若回答用户查询所需的信息 “不集中在单个信息块中”而是分散在文档的多个部分甚至多个文档中检索器可能无法收集到完整上下文导致生成的答案不完整或不准确分块与检索质量依赖RAG 系统的有效性高度依赖 “分块策略” 与 “检索过程”—— 若检索到无关信息块会向 LLM 引入 “噪声”干扰其判断矛盾信息融合难题如何从 “可能相互矛盾的多个来源” 中有效整合信息仍是 RAG 系统面临的重要障碍预处理与维护成本高RAG 需将整个知识库 “预处理后存储到专用数据库”如向量数据库、图数据库这一过程工作量巨大且知识库需 “定期更新校准”如企业维基这类动态更新的来源以保证信息时效性性能与成本影响预处理、检索与信息整合过程会增加系统延迟、提升运营成本同时也会增加最终提示词的 Token 用量可能超出 LLM 的上下文窗口限制。总结检索增强生成RAG模式是 “提升 AI 知识储备与可靠性” 的重要突破。通过在 “生成过程中无缝集成外部知识检索步骤”RAG 解决了独立 LLM 的部分核心局限以 “嵌入向量” 与 “语义相似度” 为基础结合 “关键词搜索”“混合搜索” 等检索技术RAG 能智能定位相关信息而 “策略性分块” 让信息处理更高效专用向量数据库则支撑了 “大规模嵌入向量的存储与高效查询”。尽管 RAG 在 “检索碎片化 / 矛盾信息” 上仍存挑战但它让 LLM 的回答不仅 “上下文适配”还能 “锚定可验证的事实”大幅提升了 AI 的可信度与实用价值。图 RAGGraph RAG图 RAG 是 RAG 的高级形式它不使用简单的向量数据库而是依托 “知识图谱Knowledge Graph” 进行信息检索。其核心逻辑是 “通过导航结构化知识库中‘数据实体节点’与‘实体间明确关系边’”回答复杂查询。图 RAG 的关键优势在于 “解决传统 RAG 的常见缺陷”—— 能整合 “分散在多个文档中的碎片化信息”生成更贴合上下文、更细致的回答。例如在 “复杂财务分析” 中可关联 “公司” 与 “市场事件” 的关系在 “科学研究” 中能挖掘 “基因” 与 “疾病” 的关联。但图 RAG 也存在显著局限构建与维护 “高质量知识图谱” 需投入大量精力、成本且对专业能力要求高相比简单向量搜索系统灵活性更低延迟更高系统有效性完全依赖 “知识图谱结构的质量与完整性”。综上图 RAG 在 “需要深度关联洞察” 的场景中表现卓越但实现与维护成本远高于标准 RAG更适合 “深度推理优先于速度与简洁性” 的需求。智能体 RAGAgentic RAG智能体 RAG 是 RAG 模式的进化形态见图 2它引入 “推理与决策层”—— 通过一个专用 AI 组件 “智能体Agent”大幅提升信息提取的可靠性。与传统 RAG “仅检索并增强信息” 不同智能体扮演 “知识的关键把关者与精炼者” 角色不会被动接受初始检索到的数据而是主动 “审视信息质量、相关性与完整性”具体场景如下以 “信息反思与来源验证” 为例若用户询问 “公司的远程办公政策是什么”标准 RAG 可能同时检索到 “2020 年的博客文章” 与 “2025 年的官方政策文档”而智能体会分析文档元数据识别出 “2025 年官方文档” 是 “最新、最权威的来源”丢弃过时的博客文章仅将正确上下文发送给 LLM确保生成精准回答。图 2智能体 RAGAgentic RAG工作流程示意图智能体 RAG 的核心能力1. 如上所述。2. 知识冲突调和能力智能体擅长解决信息矛盾。例如财务分析师询问 “Alpha 项目第一季度预算是多少” 时系统检索到两份文档一份初始提案显示预算为 5 万欧元另一份最终财务报告则列为 6.5 万欧元。此时智能体 RAG 会主动识别这一矛盾优先将 “财务报告” 判定为更可靠的来源仅向 LLM 提供经验证的 6.5 万欧元数据确保最终答案基于最准确的信息。3. 多步骤推理与复杂答案合成能力面对需整合多维度信息的查询智能体可通过拆解推理生成全面回答。若用户询问 “我们产品的功能与定价与 X 竞争对手相比如何”智能体会将该问题分解为多个子查询检索自身产品的功能检索自身产品的定价检索 X 竞争对手的功能检索 X 竞争对手的定价。收集完这些独立信息后智能体会将其整合成 “结构化对比上下文”再传递给 LLM—— 这种能力是 “简单检索” 无法实现的能让 LLM 生成逻辑清晰的对比回答。4. 知识缺口识别与外部工具调用能力当内部知识库无法满足需求时智能体可主动调用外部工具补充信息。假设用户询问 “昨天发布的新产品市场即时反应如何”智能体检索 “每周更新一次的内部知识库” 后发现无相关信息便会识别出这一知识缺口进而激活外部工具如实时网页搜索 API获取最新新闻报道与社交媒体舆情数据。随后智能体利用这些实时外部信息生成 “时效性强的回答”突破了静态内部数据库的局限。智能体 RAG 的挑战Challenges of Agentic RAG尽管能力强大但 “智能体层” 的引入也带来了新挑战复杂度与成本显著提升设计、实现与维护智能体的 “决策逻辑” 和 “工具集成” 需大量工程投入同时增加计算成本延迟增加智能体的 “反思、工具调用、多步骤推理” 过程比 “标准直接检索” 更耗时可能导致用户等待时间变长新增错误来源智能体自身可能出现故障 —— 例如推理逻辑缺陷导致 “陷入无效循环”“误解任务目标” 或 “误删相关信息”最终降低回答质量。智能体 RAG 总结智能体 RAG 是标准检索模式的高阶进化它将 “被动数据流水线” 转变为 “主动问题解决框架”。通过嵌入 “评估来源、调和冲突、拆解复杂问题、调用外部工具” 的推理层智能体大幅提升了回答的可靠性与深度让 AI 更可信、更具能力。但需注意这一进步伴随着 “系统复杂度、延迟、成本” 的权衡实际应用中需谨慎管理这些取舍。实际应用场景Practical Applications Use Cases知识检索RAG正改变各行业对大语言模型LLM的使用方式显著提升其 “输出准确、上下文适配回答” 的能力核心应用场景如下1. 企业搜索与问答Enterprise Search and QA企业可开发内部聊天机器人基于 “人力资源政策、技术手册、产品规格” 等内部文档响应员工咨询。RAG 系统会从这些文档中提取相关片段为 LLM 提供回答依据 —— 例如员工询问 “远程办公考勤规则” 时RAG 检索并返回 HR 政策中的对应条款确保回答符合企业内部规范。2. 客户支持与帮助台Customer Support and Helpdesks基于 RAG 的系统可通过访问 “产品手册、常见问题FAQs、历史支持工单”为客户查询提供 “精准、一致的回答”。对于 “如何重置设备”“退款流程是什么” 等常规问题无需人工介入即可解决大幅提升支持效率。3. 个性化内容推荐Personalized Content Recommendation不同于基础关键词匹配RAG 可通过 “语义相似性” 检索与 “用户偏好、历史交互” 相关的内容如文章、产品实现更精准的推荐。例如用户曾浏览 “环保材质家居”RAG 会检索 “语义相关的可持续家具产品”而非仅推荐含 “环保” 关键词的商品。4. 新闻与时事摘要News and Current Events Summarization将 LLM 与实时新闻源集成后当用户询问某时事如 “某行业政策最新动态”RAG 系统会检索最新新闻文章让 LLM 生成 “时效性强的摘要”—— 解决了 LLM “训练数据截止后无法获取新信息” 的局限。总结通过整合外部知识RAG 将 LLM 的能力从 “简单沟通工具” 拓展为 “知识处理系统”为各行业提供了 “结合实时、专业、私有信息” 的 AI 应用方案。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​