阿里云百炼知识库 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一项企业级知识库与检索服务，它将检索系统与大模型结合：上传文档后，平台自动完成解析、切片、向量化与索引，再通过控制台或 API 提供多路召回检索与基于大模型的流式问答，使模型能够基于您的私有知识生成有依据的回答。详细查看阿里云百炼官网解读 👉️ https://t.aliyun.com/U/fPVHqY 如下图：
其核心处理链路包括以下阶段：
- 解析：识别文档中的标题、段落、表格、图片与公式并结构化存储。
- 切片（Chunking）：将内容拆分为可检索的小片段（通常 256–4096 token）。
- 向量化（Embedding）：把文本转为向量表示，用于语义匹配。
- 索引（Index）：存储切片与向量，支持快速搜索。
- 检索（Retrieval）：根据查询返回最相关的 Top-K 片段。
- 重排（Rerank）：对初步召回结果二次排序，提升相关性。
- 生成（Generation）：大模型基于检索片段生成最终回答。
在百炼平台中，RAG 支持多种知识库类型以适应不同数据源：
- 文档知识库：适用于 PDF、Word、Markdown 等，采用向量与关键词混合检索，常用于产品手册、合同模板、内部 Wiki。
- 数据知识库：适用于 CSV、Excel、RDS 表格等，通过自然语言转 SQL 查询，常用于订单数据、库存报表。
- 图片知识库：适用于商品图、设计稿等，支持以图搜图和图文问答。
- 音视频知识库：适用于会议录屏、培训课程等，通过语音转文本后进行检索。
对于私有知识或垂直领域问答，RAG 可显著提升回答准确率并减少幻觉问题；但需注意，从知识库中检索到的文本会占用模型的上下文窗口，需根据实际情况调整检索策略和文本长度。 更多关于百炼知识库的计费说明，请移步到阿里云百炼官网查看：https://t.aliyun.com/U/fPVHqY
