【RAG】RAG 入门：什么是 RAG？有哪些相关技术？

RAG 入门：什么是 RAG？有哪些相关技术？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，旨在提升生成式模型（如DeepSeek、GPT、T5等）的准确性、实时性和可信度。其核心思想是：在生成答案前，先从外部知识库中检索相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，从而生成更精准、可靠的回答。

RAG 的核心工作流程

1. 检索（Retrieval）：当用户输入问题或文本时，系统会从外部知识库（如数据库、文档、网页等）中检索与输入相关的信息。然后使用向量数据库（如FAISS）或搜索引擎（如Elasticsearch），通过语义相似度匹配找到最相关的文档片段。
2. 增强（Augmentation）：将检索到的相关文本与用户输入合并，形成增强后的上下文。例如：用户问“量子计算如何改变密码学？”，系统会先检索“量子计算对密码学的影响”相关论文或文档，并将这些内容作为附加信息输入模型。
3. 生成（Generation）：生成模型（如DeepSeek、GPT、Llama等）基于增强后的上下文生成最终回答，确保结果既基于模型自身的知识，也结合了外部实时或领域特定的信息。

RAG 的优势

• 准确性：依赖外部知识库，减少模型“编造事实”（幻觉问题）。
• 实时性：通过更新知识库，生成内容可反映最新信息（传统模型受限于训练数据的时间点）。
• 可解释性：生成的答案可追溯到检索到的文档，增强可信度。
• 灵活性：适用于垂直领域（如医疗、法律），通过定制知识库提升专业性。

RAG vs. 传统生成模型

场景	传统生成式模型(GPT)	RAG
知识更新	依赖训练数据，无法动态更新	通过更新外部知识库获取最新信息
专业性	通用性强，但垂直领域知识有限	结合专业数据库，适合特定领域（如医疗）
可解释性	生成结果难以溯源	可追踪到检索的文档片段
幻觉风险	较高（可能生成不准确的内容）	较低（依赖真实文档）

应用场景

1. 智能客服：结合企业知识库，提高精准的产品支持；
2. 医疗咨询：检索最新医学文献，生成诊断建议；
3. 法律助手：引用法律条文和案例，生成法律意见；
4. 教育问答：基于教材或学术资源，解答复杂问题。

挑战与限制

• 检索质量依赖：若知识库不完善或检索算法不佳，会影响生成结果；
• 计算成本：检索和生成需额外计算资源；
• 知识库维护：需持续更新和管理外部数据源。

典型工作流

$\text{用户输入}\to \text{通过检索模块从知识库寻找相关文档}\to \text{增强上下文}\to \text{通过大语言模型生成结果}\to \text{最终输出}$

RAG 相关技术

常用的技术包括 LangChain 框架和 FAISS 向量数据库，接下来我们展开介绍。

LangChain 框架

LangChain 简介

LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的开发框架，旨在通过模块化设计简化 LLM 与外部工具、数据和服务的集成。其核心目标是将 LLM 的能力与实际应用场景结合，例如问答系统、文档分析、智能体（Agent）等。

LangChain 核心组件

1. Models（模型）：支持多种 LLM 和 Embedding Models；
2. Indexes（索引）：提供文档加载、分割、向量化、检索等功能，用于构建知识库，关键模块包括 DocumentLoader、TextSplitter、VectorStore；
3. Chains（链式流程）：将多个模块串联为完整流程（如 RAG 的 $\text{检索}\to \text{增强}\to \text{生成}$。基于 RetrievalQA 链可以直接实现 RAG 的端到端流程。
4. Agents（智能体）：允许模型调用外部工具（计算器、API、数据库等）完成复杂任务。
5. Memory（记忆）：支持历史对话管理，实现多轮对话的上下文连贯性。

FAISS 向量数据库

FAISS 简介

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是由 Meta 开源的高效向量相似性搜索库，专为高维向量快速检索设计，适用于大规模数据集。

FAISS 核心功能

1. 高效搜索：基于近似最近邻（ANN）算法，在亿级向量中实现毫秒级检索；支持 GPU 加速，可显著提升性能。
2. 向量索引构建：支持多种索引类型，平衡精度与速度；
3. 轻量级与易用性：无需复杂部署，可以直接集成到本地应用。

FAISS 典型应用场景

• 文本相似度搜索（如 RAG 中的文档检索）；
• 图像/音视频特征匹配；
• 推荐系统与聚类分析；

LangChain + FAISS 在 RAG 中的作用

在 RAG 流程中，LangChain 负责整体架构的搭建，而 FAISS 作为向量数据库支撑检索环节。

RAG 实现工作流

首先进行文档加载与预处理：

• 通过 LangChain 的 DocumentLoader 加载文档（如 PDF、网页）；
• 通过 TextSplitter 将文档分割为片段（chunks）；

然后进行向量化与索引构建：

• 通过嵌入模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）将文本转为向量；
• 通过 LangChain 的 FAISS 接口，将向量存入 FAISS 数据库，构建索引；

通过上述方式，我们已经基本完成了工作流的构建。当用户输入到来时，我们可以基于刚才构建的工作流来进行检索增强生成，具体来说：

• 用户提问时，LangChain 调用 FAISS 进行相似性检索，找到相关文档片段；
• 将检索结果与用户输入合并，输入 LLM 生成最终回答。

RAG + LangChain + FAISS 三者关系

组件	角色	与 RAG 的关系
LangChain	提供 RAG 的流程框架，整合模型、检索、生成等模块	负责串联检索（FAISS）与生成（LLM），实现端到端的 RAG 流程
FAISS	高效存储和检索文本向量，支撑 RAG 的检索环节	作为知识库的存储与搜索引擎，直接影响 RAG 的准确性和速度
RAG	RAG 自身是一种结合检索与生成的技术范式	LangChain + FAISS 是 RAG 的具体实现工具链的一种

RAG 与 AI Agent 的关系？

RAG（检索增强生成）与 AI Agent（人工智能代理）是两种互补的技术范式，分别聚焦于知识增强和自主决策，但在实际应用中常结合使用，共同构建更智能、更强大的系统。

核心定位与功能对比

维度	RAG	AI Agent
核心目标	通过检索外部知识库生成准确回答	自主规划、决策并执行复杂任务
关键技术	检索、上下文增强、生成模型	任务分解、工具调用、多步推理
输出形式	文本问答（基于检索到的内容生成检索增强的文本）	动作序列（如调用 API、修改数据等）
依赖数据	外部知识库（静态或动态）	环境状态、用户目标、工具接口

总结

• RAG 是 Agent 的“知识库”：提供实时、准确的外部信息支持，解决 Agent 知识的局限性；
• Agent 是 RAG 的“决策引擎”：扩展 RAG 的应用场景，从简单问答升级到多步骤任务执行；
• 协同价值：两者结合可实现“感知-检索-决策-执行”的闭环，是构建 AGI 的关键路径之一。