RAG（检索增强生成）技术详解

RAG (Retrieval Augmented Generation)，即检索增强生成，是一种结合了检索系统与大型语言模型 (LLM) 的人工智能技术。它旨在提高 LLM 在回答问题、生成文本时的准确性、及时性和事实可靠性，尤其是在处理特定领域知识、最新信息或内部数据时。RAG 通过在生成答案之前，从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而“增强”其生成能力。

核心思想：克服大语言模型在知识时效性、幻觉和领域特异性方面的局限性。它通过动态地从权威数据源检索相关、准确的事实依据，并以此为基础指导 LLM 进行生成，使得 LLM 的输出更加准确、可追溯且富含最新信息。

---

一、为什么需要 RAG？大语言模型的局限性

大语言模型（LLMs）在处理自然语言任务方面展现出惊人的能力，但它们也存在一些固有的局限性，RAG 正是为了解决这些问题而生：

1. 知识时效性与更新难题 (Knowledge Staleness)

   • LLM 的知识来源于其训练数据，这些数据在模型发布后就成为了静态的。它们无法获取最新的事件、实时数据或新形成的知识。
   • 每次需要更新知识时，都可能需要对整个模型进行成本高昂的再训练或微调。

2. 幻觉 (Hallucinations) 与事实错误

   • LLM 可能会生成听起来合理但实际上是虚构、不准确或与事实不符的信息，即“幻觉”。这源于其生成模式而非对事实的严格遵守。
   • 在没有明确证据时，LLM 倾向于“编造”答案。

3. 知识边界与特定领域限制 (Knowledge Boundary)

   • LLM 无法访问训练数据之外的特定领域知识、企业内部文档或个人私有信息。
   • 对于专业性极强或隐私敏感的场景，LLM 缺乏必要的背景知识。

4. 可解释性差 (Lack of Explainability)

   • 用户难以追踪 LLM 输出的答案是基于何种“知识”或“事实”得到的，使得模型缺乏透明度和可信度。

5. 计算与存储成本高昂

   • 训练和部署大型 LLM 需要巨大的计算资源和存储空间。为特定任务微调 LLM 依然成本不菲。

RAG 技术通过引入一个外部的、可扩展的知识检索机制，有效地缓解了这些问题。

二、RAG 的工作原理

RAG 的核心思想是将检索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 两个阶段紧密结合。其基本工作流程如下：

1. 用户查询 (User Query)：用户提出一个问题或请求。
2. 检索阶段 (Retrieval Phase)：
   • 系统首先分析用户查询的意图。
   • 然后，利用这个查询作为检索条件，在一个预先构建好的外部知识库 (External Knowledge Base) 中搜索并提取出最相关的文档、段落或知识片段。
3. 增强阶段 (Augmentation Phase)：
   • 将检索到的相关信息（作为“上下文”）与用户的原始查询拼接起来，形成一个增强型提示词 (Augmented Prompt)。
   • 这个增强型提示词包含了 LLM 生成答案所需的所有相关背景知识。
4. 生成阶段 (Generation Phase)：
   • 将增强型提示词输入给大型语言模型 (LLM)。
   • LLM 基于这些新鲜的、精确的上下文信息，以及自身固有的语言理解和生成能力，来产生最终的答案。

通过这个过程，LLM 不再仅仅依赖其内部参数中固化的知识，而是能够动态地获取和利用外部世界的最新、最准确的信息。

三、RAG 系统的核心组件

一个完整的 RAG 系统通常由以下关键组件构成：

3.1 外部知识源 (External Knowledge Base)

这是 RAG 机制获取事实依据的源头。它可以是：

• 结构化数据：如关系型数据库、知识图谱。
• 半结构化数据：如维基百科、JSON、XML 文件。
• 非结构化数据：如大量文本文件 (PDF, Word, TXT)、网页内容、内部文档库、学术论文等。
  选择高质量、权威和领域相关的知识源是 RAG 系统成功的基石。

3.2 索引模块 (Indexing Module) / 知识库准备阶段

在进行检索之前，需要对外部知识源进行预处理，使其能够被高效地搜索。

1. 文档加载器 (Document Loaders)：

   • 作用：从各种来源（文件系统、URL、数据库等）加载原始文档。
   • 示例：PyPDFLoader、UnstructuredHTMLLoader、WebBaseLoader 等。

2. 分块策略 (Chunking Strategy)：

   • 作用：将长文档切分成大小适中、语义完整的文本块 (chunks)。这是检索性能的关键。
   • 常见策略：
     • 固定大小分块 (Fixed-size Chunking)：按字符数或 Token 数切割，可能导致语义割裂。
     • 递归字符分块 (RecursiveCharacterTextSplitter)：尝试保留语义结构，先按段落、再按句子等方式切割。
     • 语义分块 (Semantic Chunking)：利用嵌入模型识别语义边界。
     • 基于标题/结构分块 (Header/Markdown-based Chunking)：利用文档结构（如Markdown标题）进行分块。

3. 嵌入模型 (Embedding Model)：

   • 作用：将每个文本块（以及用户查询）转换成一个高维的向量表示 (Vector Embedding)。这些向量捕获了文本的语义信息。
   • 示例：OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers (如 all-MiniLM-L6-v2)、CohereEmbeddings、或针对特定语言/领域训练的私有模型。

4. 向量数据库/存储 (Vector Database / Store)：

   • 作用：存储所有文本块的向量嵌入，以及对应的原始文本块内容。它能够根据查询向量高效地查找相似的文本块。
   • 示例：
     • 开源本地：Chroma、Faiss (Facebook AI Similarity Search)。
     • 开源分布式：Milvus、Qdrant、Weaviate。
     • 商业云服务：Pinecone、Redis (with RediSearch)。

   from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
   from langchain_community.vectorstores import Chroma
   import os
   
   # 1. 文档加载
   # 假设你有一个名为 "example.pdf" 的文件
   # loader = PyPDFLoader("example.pdf")
   # docs = loader.load()
   
   # 或者使用一个简单的文本作为示例
   docs = [{"page_content": "RAG技术是检索增强生成的缩写，它结合了检索系统和大型语言模型。RAG旨在提高LLM在回答问题时的准确性。"},
           {"page_content": "LLM常常出现幻觉，即生成不准确或虚构的信息。RAG可以通过提供外部知识来解决这个问题。"},
           {"page_content": "外部知识库的准备包括文档加载、分块、嵌入和存储到向量数据库。这是一个核心步骤。"},
           {"page_content": "LangChain提供了丰富的工具来构建RAG应用程序，包括各种加载器、文本分割器和向量存储集成。"},
           {"page_content": "高效的分块策略对RAG系统的性能至关重要。例如，递归字符分割器可以很好地处理长文档。"}]
     
   # 2. 分块
   text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
       chunk_size=200,    # 每个文本块的最大字符数
       chunk_overlap=20,  # 文本块之间重叠的字符数
       length_function=len,
       add_start_index=True,
   )
   chunks = []
   for doc in docs:
       split_docs = text_splitter.create_documents([doc["page_content"]])
       for s_doc in split_docs:
           chunks.append(s_doc)
   
   print(f"原始文档数量: {len(docs)}, 切分后文本块数量: {len(chunks)}")
   # print(f"第一个文本块: {chunks[0].page_content}")
   
   # 3. 嵌入与向量存储 (需要设置 OPENAI_API_KEY)
   # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." 
   embeddings = OpenAIEmbeddings()
   
   # 将文本块及其嵌入存储到 Chroma 向量数据库 (内存版)
   # 也可以指定persist_directory保存到磁盘
   vectorstore = Chroma.from_documents(documents=chunks, embedding=embeddings)
   print("文本块已嵌入并存储到向量数据库。")

3.3 检索器 (Retriever)

检索器负责根据用户查询，从向量数据库中获取最相关的文本块。

1. 向量相似度搜索 (Vector Similarity Search)：

   • 机制：将用户查询转换为向量，然后在向量数据库中寻找与查询向量距离最近（即最相似）的文本块向量。
   • 常用距离指标：余弦相似度 (Cosine Similarity)、欧氏距离 (Euclidean Distance)、内积 (Dot Product)。
   • 示例：vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) 会返回最相似的 k 个文本块。

2. 关键词搜索 (Keyword Search)：

   • 机制：基于传统的文本匹配算法，如 BM25、TF-IDF，寻找包含查询关键词的文档。
   • 优点：对于精确匹配的关键词查询非常有效，且不受嵌入模型质量影响。

3. 混合搜索 (Hybrid Search)：

   • 机制：结合向量搜索和关键词搜索的优点，通常能获得更鲁棒的检索效果。
   • 例如：先用关键词搜索缩小范围，再对结果进行向量相似度重排。

3.4 生成器 (Generator / LLM)

这是 RAG 系统的最终环节，负责根据增强型提示词生成答案。

1. 大语言模型 (LLM)：

   • 选择：根据需求选择合适的 LLM 模型，如 GPT-4o、GPT-3.5-turbo、Claude、Llama 等。
   • 能力：模型需要具备强大的文本理解、逻辑推理和文本生成能力。

2. 提示词工程 (Prompt Engineering)：

   • 作用：精心设计传递给 LLM 的增强型提示词，以最大化 LLM 利用检索信息的效率和生成高质量答案。
   • 通常结构：[系统指令] + [检索到的上下文] + [用户原始查询] + [输出格式要求]
   • 示例：

     你是一个知识渊博的助手。请根据下方提供的上下文信息，简洁清晰地回答用户的问题。
     如果上下文没有提供足够的信息，请说明你无法回答。
     
     上下文:
     {context}
     
     用户问题:
     {question}
     
     请根据上下文回答。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 4. 检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}) # 检索最相关的2个文本块
print("检索器已准备就绪。")

# 5. 生成器 (LLM)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

# 6. 提示词工程
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(
    """你是一个知识渊博的助手。请根据下方提供的上下文信息，简洁清晰地回答用户的问题。
    如果上下文没有提供足够的信息，请说明你无法回答，不要编造信息。

    上下文:
    {context}

    用户问题:
    {question}

    请根据上下文回答：
    """
)

# 构建 RAG Chain (使用 LangChain Expression Language)
rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} # 检索上下文，用户问题直接传入
    | prompt_template
    | llm
    | StrOutputParser() # 将LLM的输出解析为字符串
)

# 7. 用户查询与生成答案
user_question = "RAG 技术是什么？它能解决什么问题？"
print(f"\n用户问题: {user_question}")

print("\n---开始 RAG 检索与生成---")
response = rag_chain.invoke(user_question)
print("\n---RAG 生成的答案---")
print(response)

user_question_2 = "什么是地球的引力？" # 故意提问知识库中没有的信息
print(f"\n用户问题: {user_question_2}")
print("\n---开始 RAG 检索与生成---")
response_2 = rag_chain.invoke(user_question_2)
print("\n---RAG 生成的答案---")
print(response_2)

四、RAG 的类型与演进 (Architectures and Evolution)

RAG 技术并非一成不变，它在不断演进，以解决基本的 RAG 架构中存在的挑战。

4.1 Naïve RAG (基本 RAG)

• 即上述描述的基础工作流：查询 -> 检索 -> 增强 -> 生成。
• 优点：实现简单，对 LLM 能力要求相对较低。
• 缺点：检索质量对最终答案影响巨大，可能面临“上下文太长”、“检索噪音”等问题。

4.2 Advanced RAG (高级 RAG / 优化的 RAG)

着眼于优化检索和增强的各个环节，以提高 RAG 系统的整体性能。

1. 查询转换 (Query Transformation)

   • 查询重写 (Query Rewriting)：将原始用户查询进行改写，使其更适合检索。例如，将复杂查询分解为子查询。
   • 查询扩充 (Query Expansion)：添加同义词、相关概念等，增加检索的召回率。
   • 查询分解 (Query Decomposition)：将多跳或复杂问题分解为一系列简单的子问题，分别检索。

2. 重排 (Re-ranking)

   • 在初始检索器返回一组文档后，使用更复杂的模型（通常是小型语言模型或专门训练的排序模型）对这些文档进行二次排序。
   • 目的：过滤掉不相关的文档，提升最相关文档的排名，减少 LLM 上下文中的噪音。

3. 上下文压缩 (Contextual Compression)

   • 从检索到的长文档中提取最关键的信息片段，再将其传递给 LLM。
   • 方法：使用 LLM 自身进行摘要，或通过关键句提取、信息浓缩等技术。
   • 目的：减少 LLM 输入 Token 数量，降低成本，提高 LLM 对核心信息的关注度。

4. 多跳检索 (Multi-hop Retrieval)

   • 对于需要多步推理的问题 (例如 “X 的创始人出生在哪里？”)，RAG 系统可能需要进行多次检索。
   • 第一次检索找到 “X 的创始人”，第二次检索再根据创始人的信息找到 “出生地”。
   • 这通常涉及一个代理 (Agent) 决定何时以及如何进行下一次检索。

5. 混合检索 (Hybrid Retrieval)

   • 结合向量搜索和关键词搜索的优点，在不同场景下各取所长。

6. 基于代理的 RAG (Agentic RAG)

   • 引入一个 LLM 驱动的代理，让它在检索和生成之间进行动态决策。
   • 代理可以决定：是否需要检索？使用哪个工具（不同的检索器或API）？检索什么？检索结果是否足够？是否需要迭代查询或进行多次推理？

4.3 知识图谱与 RAG 结合

• 将结构化的知识图谱作为 RAG 的外部知识库。
• 检索时，不仅返回文本片段，还可以返回知识图谱中的实体、关系和路径，为 LLM 提供更精准、结构化的事实上下文。
• 这种结合能有效提升复杂推理能力和答案的准确性。

五、RAG 的优缺点

5.1 优点：

1. 提高事实准确性，减少幻觉：LLM 能够基于实际证据而非记忆或猜测生成答案。
2. 处理新知识和特定领域知识：轻松更新外部知识库即可使 LLM 掌握最新信息，无需重新训练。
3. 知识来源可追溯，提高可解释性：可以展示检索到的原始文档或片段，增强用户对答案的信任。
4. 降低模型训练/微调成本：无需对 LLM 进行大规模微调即可适应新领域或新数据。
5. 实现数据隐私和安全：敏感或私有数据可以存储在受控的知识库中，并通过权限管理访问。

5.2 缺点：

1. 检索质量直接影响生成质量：如果检索到的信息不相关、不准确或包含噪音，LLM 可能会生成错误答案（“垃圾进，垃圾出”）。
2. 知识库的构建和维护成本：需要投入资源去收集、清洗、分块和嵌入文档，并持续更新知识库。
3. 复杂查询处理仍有挑战：对于需要多跳推理、聚合或深入分析的复杂问题，RAG 系统的设计更具挑战性。
4. 上下文窗口限制：即使有 RAG，检索到的上下文仍可能过长，超出 LLM 的输入 Token 限制。需要优化分块和压缩策略。
5. 效率/延迟问题：引入检索环节会增加生成答案的时间，影响实时性应用。

六、RAG 与微调 (Fine-tuning) 的比较与结合

RAG 和微调（Fine-tuning）是增强 LLM 性能的两种主要方法，它们解决的问题和作用机制不同，但可以互补。

6.1 微调 (Fine-tuning)

• 作用：通过在特定任务或特定领域数据上训练 LLM，改变模型的内部参数，使其更好地适应某个风格、任务或数据分布。它更新的是模型“通用知识”的权重分布和行为模式。
• 适用场景：
  • 让模型学习新的格式或输出风格。
  • 提高模型对特定类型指令的遵循能力。
  • 调整模型生成内容的语气、创造性。
  • 对模型进行能力引导（如编程、摘要）。
• 成本：通常需要大量的训练数据和较高的计算资源。

6.2 RAG (检索增强生成)

• 作用：为 LLM 提供最新、外部或特定领域的事实性知识作为上下文，而不改变模型本身的参数。它更新的是模型“事实知识”的来源。
• 适用场景：
  • 需要回答最新的事实信息。
  • 需要访问私有、企业内部或特定领域的知识。
  • 要求答案可追溯来源。
  • 避免幻觉，确保事实准确性。
• 成本：主要在于构建和维护知识库及检索系统。

6.3 结合使用

RAG 和微调不是互斥的，而是高度互补的。最佳实践通常是将两者结合：

1. 微调 LLM：使其更好地理解用户的意图、处理长上下文、以及更有效地利用检索到的信息。例如，可以微调 LLM，使其在上下文不确凿时更倾向于表达“我不知道”。
2. RAG 增强：提供最新的、特定领域的、可追溯的事实性内容。

通过结合，可以获得一个既能遵循指令和风格（微调），又能提供最新、准确事实（RAG）的强大系统。

七、总结

RAG 技术已经成为大语言模型时代解决知识时效性、幻觉和领域特异性难题的强大范式。它通过动态地从外部知识库中检索信息来增强 LLM 的生成能力，使得 LLM 的输出更加准确、可信和可追溯。

从朴素 RAG 到高级 RAG，再到与知识图谱和LLM微调的深度融合，RAG 的发展展现出其巨大的潜力和灵活性。随着 AI 技术的不断进步，我们可以预见 RAG 将在智能问答、内容创作、决策支持、教育等多个领域发挥越来越核心的作用，成为构建可靠、高效、智能 AI 应用的关键技术。