# 第一节 RAG 简介

## 一、什么是 RAG？

### 1.1 核心定义

从本质上讲，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种旨在解决大语言模型（LLM）“知其然不知其所以然”问题的技术范式。它的核心是将模型内部学到的“**参数化知识**”（模型权重中固化的、模糊的“记忆”），与来自外部知识库的“**非参数化知识**”（精准、可随时更新的外部数据）相结合。其运作逻辑就是在 LLM 生成文本前，先通过检索机制从外部知识库中动态获取相关信息，并将这些“参考资料”融入生成过程，从而提升输出的准确性和时效性 [^1] [^2] [^3]。

> 💡 **一句话总结**：RAG 就是让 LLM 学会了“开卷考试”，它既能利用自己学到的知识，也能随时查阅外部资料。

### 1.2 技术原理

那么，RAG 系统是如何实现“参数化知识”与“非参数化知识”的结合呢？如图 1-1 所示，其架构主要通过两个阶段来完成这一过程：

（1）**检索阶段：寻找“非参数化知识”**
-   **知识向量化**：**嵌入模型（Embedding Model）** 充当了“连接器”的角色。它将外部知识库编码为向量索引（Index），存入**向量数据库**。
-   **语义召回**：当用户发起查询时，检索模块利用同样的嵌入模型将问题向量化，并通过**相似度搜索（Similarity Search）**，从海量数据中精准锁定与问题最相关的文档片段。

（2）**生成阶段：融合两种知识**
-   **上下文整合**：**生成模块**接收检索阶段送来的相关文档片段以及用户的原始问题。
-   **指令引导生成**：该模块会遵循预设的 **Prompt** 指令，将上下文与问题有效整合，并引导 LLM（如 DeepSeek）进行可控的、有理有据的文本生成。

<div align="center">
   <img src="./images/1_1_1.svg" width="60%" alt="RAG 双阶段架构示意图">
   <p>图 1-1 RAG 双阶段架构示意图</p>
</div>

### 1.3 技术演进分类

RAG 的技术架构经历了从简单到复杂的演进，如图 1-2 大致可分为三个阶段 [^4]。

<div align="center">
   <img src="./images/1_1_2.png" width="80%" alt="RAG 技术演进分类">
   <p>图 1-2 RAG 技术演进分类</p>
</div>

这三个阶段的具体对比如表 1-1 所示。

<div align="center">
<table border="1" style="margin: 0 auto;">
  <tr>
    <th style="text-align: center;"></th>
    <th style="text-align: center;">初级 RAG（Naive RAG）</th>
    <th style="text-align: center;">高级 RAG（Advanced RAG）</th>
    <th style="text-align: center;">模块化 RAG（Modular RAG）</th>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>流程</strong></td>
    <td style="text-align: center;"><strong>离线:</strong> <code>索引</code><br><strong>在线:</strong> <code>检索 → 生成</code></td>
    <td style="text-align: center;"><strong>离线:</strong> <code>索引</code><br><strong>在线:</strong> <code>...→ 检索前 → ... → 检索后 → ...</code></td>
    <td style="text-align: center;">积木式可编排流程</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>特点</strong></td>
    <td style="text-align: center;">基础线性流程</td>
    <td style="text-align: center;">增加<strong>检索前后</strong>的优化步骤</td>
    <td style="text-align: center;">模块化、可组合、可动态调整</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>关键技术</strong></td>
    <td style="text-align: center;">基础向量检索</td>
    <td style="text-align: center;"><strong>查询重写（Query Rewrite）</strong><br><strong>结果重排（Rerank）</strong></td>
    <td style="text-align: center;"><strong>动态路由（Routing）</strong><br><strong>查询转换（Query Transformation）</strong><br><strong>多路融合（Fusion）</strong></td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>局限性</strong></td>
    <td style="text-align: center;">效果不稳定，难以优化</td>
    <td style="text-align: center;">流程相对固定，优化点有限</td>
    <td style="text-align: center;">系统复杂性高</td>
  </tr>
</table>
<p><em>表 1-1 RAG 技术演进分类对比</em></p>
</div>

> “离线”指提前完成的数据预处理工作（如索引构建）；“在线”指用户发起请求后的实时处理流程。

## 二、为什么要使用 RAG？

### 2.1 技术选型：RAG vs. 微调

在选择具体的技术路径时，一个重要的考量是成本与效益的平衡。通常，我们应优先选择对模型改动最小、成本最低的方案，所以技术选型路径往往遵循的顺序是**提示词工程（Prompt Engineering） -> 检索增强生成 -> 微调（Fine-tuning）**。

我们可以从两个维度来理解这些技术的区别。如图 1-3 所示，**横轴代表“LLM 优化”**，即对模型本身进行多大程度的修改。从左到右，优化的程度越来越深，其中提示工程和 RAG 完全不改变模型权重，而微调则直接修改模型参数。**纵轴代表“上下文优化”**，是对输入给模型的信息进行多大程度的增强。从下到上，增强的程度越来越高，其中提示工程只是优化提问方式，而 RAG 则通过引入外部知识库，极大地丰富了上下文信息。

<div align="center">
  <img src="./images/1_1_3.svg" width="60%" alt="技术选型路径" />
  <p>图 1-3 选型路径图</p>
</div>

基于此，我们的选择路径就清晰了：
- **先尝试提示工程**：通过精心设计提示词来引导模型，适用于任务简单、模型已有相关知识的场景。
- **再选择 RAG**：如果模型缺乏特定或实时知识而无法回答，则使用 RAG，通过外挂知识库为其提供上下文信息。
- **最后考虑微调**：当目标是改变模型“如何做”（行为/风格/格式）而不是“知道什么”（知识）时，微调是最终且最合适的选择。例如，让模型学会严格遵循某种独特的输出格式、模仿特定人物的对话风格，或者将极其复杂的指令“蒸馏”进模型权重中。

RAG 的出现填补了通用模型与专业领域之间的鸿沟，它在解决如表 1-2 所示 LLM 局限时尤其有效：

<div align="center">
<table border="1" style="margin: 0 auto;">
  <tr>
    <th style="text-align: center;">问题</th>
    <th style="text-align: center;">RAG的解决方案</th>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>静态知识局限</strong></td>
    <td style="text-align: center;">实时检索外部知识库，支持动态更新</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>幻觉（Hallucination）</strong></td>
    <td style="text-align: center;">基于检索内容生成，错误率降低</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>领域专业性不足</strong></td>
    <td style="text-align: center;">引入领域特定知识库（如医疗/法律）</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>数据隐私风险</strong></td>
    <td style="text-align: center;">本地化部署知识库，避免敏感数据泄露</td>
  </tr>
</table>
<p><em>表 1-2 RAG 对 LLM 局限的解决方案</em></p>
</div>

### 2.2 关键优势 

（1）**准确性与可信度的双重提升**

RAG 最核心的价值在于突破了模型预训练知识的限制。它不仅能**补充专业领域的知识盲区**，还能通过提供具体的参考材料，有效**抑制“一本正经胡说八道”的幻觉现象**。论文研究还表明，RAG 生成的内容在**具体性**和**多样性**上也显著优于纯 LLM。更重要的是，RAG 具备**可溯源性**——每一条回答都能找到对应的原始文档出处，这种“有据可查”的特性极大提高了内容在法律、医疗等严肃场景下的可信度。

（2）**时效性保障**

在知识更新方面，RAG 解决了 LLM 固有的**知识时滞问题**（即模型不知道训练截止日期之后发生的事）。RAG 允许知识库独立于模型进行**动态更新**——新政策或新数据一旦入库，立刻就能被检索到。这种能力在论文中被称为**“索引热拔插”（Index Hot-swapping）**——就像给机器人换一张存储卡一样，瞬间切换其世界知识库，而无需重新训练模型，实现了知识的实时在线。

（3）**显著的综合成本效益**

从经济角度看，RAG 是一种高性价比的方案。首先，它**避免了高频微调**带来的巨额算力成本；其次，由于有了外部知识的强力辅助，我们在处理特定领域问题时，往往可以使用**参数量更小的基础模型**来达到类似的效果，从而直接降低了推理成本。这种架构也减少了试图将海量知识强行“塞入”模型权重中所需的计算资源消耗。

（4）**灵活的模块化可扩展性**

RAG 的架构具备极强的包容性，支持**多源集成**，无论是 PDF、Word 还是网页数据，都能统一构建进知识库中。同时，其**模块化设计**实现了检索与生成的解耦，这意味着我们可以独立优化检索组件（比如更换更好的 Embedding 模型），而不会影响到生成组件的稳定性，便于系统的长期迭代。

### 2.3 适用场景风险分级 

表 1-3 展示了 RAG 技术在不同风险等级场景中的适用性。

<div align="center">
<table border="1" style="margin: 0 auto;">
  <tr>
    <th style="text-align: center;">风险等级</th>
    <th style="text-align: center;">案例</th>
    <th style="text-align: center;">RAG适用性</th>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>低风险</strong></td>
    <td style="text-align: center;">翻译/语法检查</td>
    <td style="text-align: center;">高可靠性</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>中风险</strong></td>
    <td style="text-align: center;">合同起草/法律咨询</td>
    <td style="text-align: center;">需结合人工审核</td>
  </tr>
  <tr>
    <td style="text-align: center;"><strong>高风险</strong></td>
    <td style="text-align: center;">证据分析/签证决策</td>
    <td style="text-align: center;">需严格质量控制机制</td>
  </tr>
</table>
<p><em>表 1-3 RAG 适用场景风险分级</em></p>
</div>

## 三、如何上手 RAG？

### 3.1 基础工具链选择

构建 RAG 系统通常涉及几个关键环节的选型。在**开发模式**上，我们可以利用 **LangChain** 或 **LlamaIndex** 等成熟框架快速集成，**也可以选择不依赖框架的原生开发**，以获得对系统流程更精细的控制力（在 AI 编程辅助下这并非难事）。而在**记忆载体**（向量数据库）方面，既有 **Milvus**、**Pinecone** 等适合大规模数据的方案，也有 **FAISS**、**Chroma** 等轻量级或本地化的选择，需根据具体业务规模灵活决定。后期为了量化效果，还可以引入 **RAGAS** 或 **TruLens** 等自动化**评估工具**。

### 3.2 四步构建最小可行系统（MVP）

（1）**数据准备与清洗**：这是系统的地基。我们需要将 PDF、Word 等多源异构数据标准化，并采用合理的**分块策略**（如按语义段落切分而非固定字符数），避免信息在切割中支离破碎。

（2）**索引构建**：将切分好的文本通过**嵌入模型**转化为向量，并存入数据库。可以在此阶段关联**元数据**（如来源、页码），这对后续的精确引用很有帮助。

（3）**检索策略优化**：不要依赖单一的向量搜索。可以采用**混合检索**（向量+关键词）等方式来提升召回率，并引入**重排序**模型对检索结果进行二次精选，确保 LLM 看到的都是精华。

（4）**生成与提示工程**：最后，设计一套清晰的 **Prompt 模板**，引导 LLM 基于检索到的上下文回答用户问题，并明确要求模型“不知道就说不知道”，防止幻觉。

### 3.3 新手友好方案

如果希望快速验证想法而非深耕代码，可以尝试 **FastGPT** 或 **Dify** 这样的可视化知识库平台，它们封装了复杂的 RAG 流程，仅需上传文档即可使用。对于开发者，利用 **LangChain4j Easy RAG** 或 GitHub 上的 **TinyRAG** [^6]等开源模板，也是高效的起手方式。

### 3.4 进阶与挑战

当基础的 RAG 系统搭建完成后，下一步的进阶之路便聚焦于如何评估、诊断并突破其固有的瓶颈。

（1）**评估维度与挑战**

一套 RAG 系统的好坏，并不能仅凭感觉。业界通常会从几个维度进行量化评估，首先是**检索相关性**（找到的内容是否包含答案），其次是**生成质量**，这又可以细分为**语义准确性**（回答的意思是否正确）和**词汇匹配度**（专业术语是否使用得当）。

这些评估维度也直接对应了 RAG 当前面临的主要挑战。比如，**检索依赖性**问题——如果检索系统召回了错误信息，再强的 LLM 也会“一本正经地胡说八道”。此外，对于需要跨多个文档进行综合分析的**多跳推理**问题，常见的 RAG 架构也普遍感到吃力。

（2）**优化方向与架构演进**

针对上述挑战，社区探索出了多种优化路径。在**性能层面**，可以通过**索引分层**（对高频数据启用缓存）和**多模态扩展**（支持图像/表格检索）来提升效率和能力边界。而在**架构层面**，简单的线性流程正在被更复杂的**设计模式**所取代。例如，系统可以通过**分支模式**并行处理多路检索，或通过**循环模式**进行自我修正，这些灵活的架构是通往更智能 RAG 的必由之路。

## 四、RAG 已死？

随着大模型长上下文窗口能力的提升，社区中开始出现“RAG 已死”的声音。这一论调主要来自两个方面，一是认为长上下文已经能暴力“消化”海量文本，不再需要复杂的检索系统；二是批评 RAG 这个术语本身就过于宽泛，模糊了太多技术细节，反而阻碍了理解与优化。

这些观点忽略了一个技术概念在演进过程中的普遍规律。正如我们可以轻易地为现代复杂的 RAG 系统起一个更精确、更唬人的名字，比如 **“大模型知识管理专家系统”（Large Language Model Knowledge Management Expert System，LKE）**。因为它早已超出了最初“检索-增强-生成”的简单范畴。但这种“换名游戏”，恰恰说明了“RAG 已死”论的表面化——这无异于在用一个新瓶子去装 RAG 这个不断陈化的老酒。

> 笔者在此并非要创造一个新词，不过为什么要起 LKE 这个名字？它代表了三个核心要素：
> -   **L（Large Language Model）**：强调系统的驱动力是大语言模型。
> -   **K（Knowledge Management）**：寓意着系统就像一个知识管理员，精准地为我们找到（**检索**）所需要的知识，辅助我们后续利用大模型进行更高阶应用。
> -   **E（Expert）**：说明系统能像专家一样，通过路由、分析、融合、修正等一系列步骤，最终给出答案（**生成**）、解决问题。

可以类比 **Transformer**。今天无论是以 GPT 为代表的 Decoder-only 还是以 BERT 为代表的 Encoder-only，我们都习惯称之为“基于 Transformer 架构”，尽管它们与最初论文中的完整形态差异巨大。但是 Transformer 这个标签抓住了一次技术范式的核心飞跃，并成为了一个技术时代的象征。同理，**RAG 的核心在于“将 LLM 的内在参数化知识与外部非参数化知识相结合”**。只要这个思想或需求不变，无论我们为其增加多少模块——查询转换、多路召回或者自我修正等等，它本质上依然是在这个框架下的演进。

所以，“RAG 已死”是一个伪命题。相反，**RAG 作为一个概念活得很好**，它正在像 Transformer 一样，成为一个不断吸收新技术、不断进化的基础架构范式。它的生命力，正在于它的“面目全非”和“包罗万象”。而**本教程的目标，就是绘制出这张描绘 RAG 全貌的清晰地图，当我们可以解构它的每一个模块、理解它的每一种可能性时，RAG 也好，LKE 也罢，这些都无关紧要**。我们要做的就是通过 RAG 这道经典例题来学习和拓展（将 LLM 的内在参数化知识与外部非参数化知识相结合）这类题型的解题思路。

> RAG 技术仍在快速发展中，可以持续关注学术和工业界的最新进展！

## 参考文献

[^1]: [Genesis, J. (2025). *Retrieval-Augmented Text Generation: Methods, Challenges, and Applications*](https://www.researchgate.net/publication/391141346_Retrieval-Augmented_Generation_Methods_Applications_and_Challenges).

[^2]: [Gao et al. (2023). *Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*](https://arxiv.org/abs/2312.10997).

[^3]: [Lewis et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*](https://arxiv.org/abs/2005.11401). 

[^4]: [Gao et al. (2024). *Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks*](https://arxiv.org/abs/2407.21059).

[^6]: [*TinyRAG: GitHub项目*](https://github.com/KMnO4-zx/TinyRAG). 