RAG 是什么
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种融合信息检索与大模型生成能力的技术架构。其核心逻辑分三步：
检索（Retrieve）：从企业知识库（产品文档、技术手册等）中定位与用户问题相关的片段； 增强（Augment）：将检索结果作为上下文输入大模型； 生成（Generate）：模型基于上下文生成精准、可溯源的答案。
RAG 能为企业解决哪些问题？
如何搭建 RAG 知识库问答系统
实现过程
1. 数据准备
数据准备是构建 RAG 知识库的基础，影响检索与生成质量，主要包括如下步骤：
文档准备：整理产品文档、FAQ、会议记录等内部资料。 格式清洗：统一处理各种文件格式，去除噪声。 文本切分：按章节、段落等方式拆分文本，便于向量化。 去重脱敏：清理重复内容，脱敏敏感信息，确保数据安全。
2. 向量生成与存储
文本切分完成后，需调用文本嵌入模型将每个文本片段转换为高维向量表示，便于后续的语义检索和匹配。
2.1 选择嵌入模型
选择嵌入模型时，主要考虑以下因素：
语义相关性：模型能否捕捉深层语义； 语言适配：支持中文、英文或多语言场景； 向量维度：维度越高，精度可能提升，但计算成本更大； 推理速度：响应时延和吞吐能力； 召回精度：检索的准确率和覆盖率。
推荐模型：text-embedding-v3、paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2、BAAI/bge-small-zh-v1.5等
2.2 向量生成
文本切分后，需要使用嵌入模型将每个文本片段转换为向量表示，以支持后续的语义检索。常见调用方式如下：
注意：本地模型推理时，默认使用 CPU 推理时速度较慢，建议配备 GPU 和批量推理机制提升速度。
2.3 将向量入库（以Milvus为例）
向量入库主要分为以下步骤：
连接数据库：初始化 Milvus 客户端； 创建集合（Collection）：定义包含向量字段的 Schema； 插入数据：将生成的密集/稀疏向量连同元数据一并写入； 创建索引：为向量字段构建索引，提升检索效率（如 IVF_FLAT）。
当数据量超过 10,000 条时，建议为向量字段显式创建索引，以加快查询速度。
如未指定索引类型，Milvus 默认采用 FLAT（全量暴力比对）方式，准确但效率低。
📌 提示：索引通常会引入近似搜索机制，提升速度的同时可能带来轻微的精度损失。实际应用中，可根据数据规模和业务需求灵活选择是否建立索引。
📘 IVF_FLAT 索引原理简述
聚类划分：使用 KMeans 算法将所有向量划分为 nlist个簇，每个簇对应一个中心向量；粗筛阶段：查询时，先将查询向量与所有簇中心比对，选出最相关的 nprobe个簇；精比阶段：只在选中的簇中进行精确比对，大幅缩小搜索范围、提升性能。
3. 文档检索
文档检索在实际应用中有多种方案，需要根据不同的数据类型与业务需求选择。以下是常见的几种检索方式：
3.1 关键词检索（Keyword Search）
基于倒排索引，依赖关键词精确匹配 优势：查询结果可控，适用于数字、代码、命名实体等精确查询 局限：无法理解语义，易遗漏表达方式不同但含义相同的内容
📌 例如：
查询：“这是一只猫” 文档包含：“这是一只英短” 在关键词检索中，由于“猫”与“英短”字面不同，即使“英短”是一种猫，系统也无法识别两者之间的关系，因此这条文档可能无法被检索出来。
3.2 语义检索（Semantic Search）
基于密集向量（Dense Vector），通过语义相似度进行模糊匹配 优势：对自然语言理解能力强，适用于问答、推荐、摘要等任务 局限：术语召回弱，缺乏精确控制，可能忽略关键词命中
📌 例如：
查询：“这是一只猫” 文档包含：“这是一只英短” 在语义检索中，模型能够理解“英短”是“英短蓝猫”的简称，是“猫”的一种，因此即使没有出现“猫”这个字，也可以通过向量相似度成功召回该文档。
3.3 混合检索（Hybrid Search）
综合使用稀疏向量（如 BM25）与密集向量，融合关键词与语义相似度 优势：兼顾精确性与语义理解，提升召回率和相关性 应用广泛，适用于大多数通用检索场景，如文档问答、知识库搜索等
💡 示例：查询语句为
这是一只猫，待检索内容为这是一只英短。
稀疏向量部分（关键词匹配）：无法命中“猫”这个关键词，匹配失败； 稠密向量部分（语义匹配）：理解“英短”是“英短蓝猫”的简称，与“猫”语义接近，匹配成功； 混合策略：结合两者结果，系统可通过语义匹配部分召回该文档，并综合打分排序，提升整体相关性。
3.4 多向量检索（Multi-Vector Search）
针对同一文本生成多个向量，分别表示不同语义片段或视角 优势：丰富语义表达，提升多样性召回能力 典型场景：复杂问答系统、长文档片段匹配、多角色对话分析等
3.5 多模态检索（Multimodal Search）
融合文本、图像、音频等多模态信息进行统一向量化与搜索 优势：支持跨模态查询，如“以图搜文”“语音查图”等 应用场景：电商搜索、内容推荐、媒体检索、跨语言信息检索等
💡 提示：在大多数文本场景中，建议采用 混合检索 作为基础方案，结合业务需求逐步扩展为多向量或多模态检索。
4. 上下文构建与答案生成
在 RAG 流程中，构建高质量的 Prompt，并将其输入语言模型生成准确、有依据的回答，是智能问答的核心。
4.1 构建 Prompt
控制上下文长度
保留前 3～5 条高相关文档，避免超出模型上下文窗口限制。结构化文档内容
使用 XML、Markdown 或自然语言标签组织段落；
对<,>,&等特殊字符做转义，防止格式解析错误。设置角色与任务指令
明确模型身份（如“你是企业知识助手”）；
给出具体任务目标（如“请结合文档内容回答问题”）。增强可解释性
添加doc_id、检索得分（score）等辅助信息，支持内容追溯和引用。
4.2 输入模型并生成回答
输出风格控制
根据需求配置生成格式，如 Markdown、列表或简洁段落。引用增强
指导模型标明参考来源（如“根据文档 #2…”），提升回答可信度。兜底机制
当检索结果不足或无匹配内容时，引导模型输出“未能在知识库中找到直接答案”的声明。
后续优化
以上介绍了基础的 RAG 检索流程，但实际应用中还有多方面细节需要持续优化：
数据质量与文本切分
合理设计文本切分策略，确保语义完整且检索粒度适中，提升检索准确性和效果。向量模型、推理性能与多模态策略
根据业务场景选择或微调合适的文本和多模态向量模型，结合 IVF、HNSW 等索引结构，保证检索效率与精度。向量库索引与存储管理
针对数据规模和响应需求，选择合适的索引结构和存储方案，确保检索速度和系统稳定性。上下文构建与 Prompt 优化
合理控制上下文长度，设计清晰Prompt，提升生成回答的准确性和可读性。系统稳定性与持续优化
完善接口重试与降级机制，结合用户反馈定期评估和优化检索及生成效果，保障系统的可用性和长期价值。
参考
加速向量搜索 使用 Milvus 进行混合搜索 RAG 挑战赛冠军方案解析
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