摘要
随着大模型在真实业务中的应用不断深入，单纯依赖模型参数内知识已难以满足需求。检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）成为连接大模型与外部知识的重要方式。
本文从 0 到 1 系统讲解 RAG 的核心原理、系统结构及落地步骤，帮助读者构建一个可用、可扩展的 RAG 检索增强系统，为智能体和企业级 AI 应用提供可靠基础。
目录
- 一、什么是 RAG
- 二、为什么需要 RAG
- 三、RAG 系统核心架构
- 四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统
- 五、一个典型 RAG 流程示例
- 六、常见问题与优化经验
- 七、总结
- 参考文献
一、什么是 RAG
RAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成结合的技术框架。
简单理解：
RAG = 先检索资料，再让大模型基于资料生成答案
传统大模型的问题在于：
- 知识存在时效性
- 无法访问私有数据
- 容易产生幻觉
RAG 的出现，本质上是为大模型接入“外部大脑”。
RAG 的基本流程
通常包括三步：
1️⃣ 从知识库中检索相关内容
2️⃣ 将检索结果作为上下文输入模型
3️⃣ 大模型基于上下文生成回答
这使得模型回答更可信、更可控。
二、为什么需要 RAG
在实际应用中，仅依赖大模型参数知识存在明显局限。
1. 解决知识时效性问题
大模型训练数据具有截止时间。
而 RAG 可以连接实时或持续更新的知识库。
2. 支持私有数据访问
企业数据、内部文档、业务资料无法进入模型训练。
RAG 可以：
- 接入内部知识库
- 保障数据安全
- 提供定制化答案
3. 降低幻觉风险
当模型基于真实检索内容回答时：
- 胡编概率显著下降
- 可追溯性增强
- 结果更可信
4. 成本可控
相比微调大模型：
- RAG 成本更低
- 维护更简单
- 迭代更灵活
因此，RAG 已成为企业落地大模型的主流方案之一。
三、RAG 系统核心架构
一个标准 RAG 系统通常包含以下模块。
1. 文档处理模块
负责数据准备：
- 文档清洗
- 分段切分
- 去噪处理
高质量数据是 RAG 效果的基础。
2. 向量化模块
将文本转换为向量表示：
- 使用 Embedding 模型
- 保留语义信息
- 支持语义检索
这一步决定检索质量上限。
3. 向量数据库
用于存储和检索向量数据：
- 支持相似度搜索
- 高效索引
- 可扩展存储
常见做法是使用专门的向量数据库。
4. 检索模块
根据用户问题：
- 向量化查询
- 找到最相关内容
- 返回 Top-K 结果
这是 RAG 的“信息入口”。
5. 生成模块
将检索结果与问题一起输入大模型：
- 构建 Prompt
- 引导模型基于资料回答
- 控制生成范围
生成阶段决定最终体验。
四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统
下面给出一个通用落地路线。
第一步：确定应用场景
先明确目标：
- 客服问答
- 企业知识库
- 文档助手
- 智能搜索
场景不同，设计重点不同。
第二步：准备数据
数据来源可以包括：
- PDF 文档
- 网页资料
- 内部知识库
- 产品文档
建议优先保证数据质量，而非数量。
第三步：文本切分策略
常见方法：
- 按段落切分
- 固定长度切分
- 语义切分
合理切分可显著提升检索效果。
第四步：生成向量并入库
流程包括：
- 选择 Embedding 模型
- 批量生成向量
- 存入向量数据库
这是 RAG 的核心基础设施。
第五步：构建检索逻辑
关键参数包括：
- Top-K 数量
- 相似度阈值
- 混合检索策略
需要通过测试不断调整。
第六步：设计 Prompt
常见模板：
- 指定仅基于提供资料回答
- 要求引用来源
- 限制自由发挥
Prompt 设计直接影响稳定性。
五、一个典型 RAG 流程示例
以“企业知识问答”为例：
用户提问
↓
问题向量化
↓
向量数据库检索
↓
返回相关文档片段
↓
构建 Prompt
↓
大模型生成回答
这一流程已被广泛用于：
- 企业知识助手
- 客服机器人
- 文档问答系统
六、常见问题与优化经验
1. 检索不准怎么办？
优先检查：
- 文本切分是否合理
- Embedding 模型是否匹配领域
- 是否存在噪声数据
2. 幻觉仍然存在？
可能原因：
- 检索内容相关度低
- Prompt 约束不足
- 返回文档过少
3. 如何进一步提升效果？
常见优化方向：
- 重排序（Rerank）
- 混合检索（关键词 + 向量）
- 查询改写
- 多轮检索
成熟系统往往结合多种优化手段。
七、总结
RAG 并不是让大模型变得更聪明，而是让大模型获得可靠的信息来源。
从 0 到 1 构建 RAG 系统，核心在于：
1️⃣ 高质量数据
2️⃣ 合理检索策略
3️⃣ 清晰 Prompt 约束
当这三点做到位，RAG 系统即可在真实业务中发挥稳定价值。
可以说：
RAG 是连接大模型与真实世界知识的重要桥梁。
参考文献
- 中国信息通信研究院：《生成式人工智能应用发展报告》
- 中国信通院人工智能研究中心：《大模型技术与产业发展白皮书》
- 百度智能云：《知识增强大模型技术实践》
- 阿里云研究中心：《大模型 RAG 应用架构实践》
- 腾讯云开发者社区：《基于向量检索的知识问答系统实践》
- CSDN 技术社区：《RAG 检索增强生成技术实战》
