2024年以来，大模型非常火，但很多人发现一个问题：
ChatGPT 很聪明，但它并不懂你的数据。

比如：

• 公司内部文档

• 专业知识资料

• 行业数据库

• 个人笔记

大模型默认 无法直接访问这些内容。

于是，一个技术迅速火遍 AI 圈——

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

很多 AI 应用、企业知识库、智能客服系统，其实背后都是 RAG。

本文将带你一次性搞懂：

• 什么是 RAG

• RAG 为什么这么火

• RAG 的工作原理

• 如何搭建一个自己的 AI 知识库

读完这篇文章，你就能 自己做一个 AI 问答系统。

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一、什么是 RAG？

RAG 全称是：

Retrieval-Augmented Generation

翻译成中文就是：

检索增强生成

简单理解一句话：

RAG = 大模型 + 私有知识库

传统大模型，比如
ChatGPT

它的知识来自：

• 训练数据

• 互联网语料

• 历史知识

但是它 无法实时访问你的数据。

而 RAG 解决了这个问题。

RAG 的核心逻辑是：

用户问题
↓
检索相关知识
↓
把知识发送给大模型
↓
大模型生成回答

所以：

大模型负责理解和生成，RAG负责提供知识。

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二、为什么RAG这么火？

原因其实很简单：

企业需要让AI懂自己的数据。

举几个真实应用场景：

1 企业知识库

员工可以直接问：

公司报销流程是什么？

AI 会从内部文档中找到答案。

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2 智能客服

客户问：

产品支持哪些型号？

AI 从产品文档中检索。

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3 行业问答系统

例如：

• 法律

• 医疗

• 金融

• 物流

AI 可以基于专业资料回答。

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因此，现在很多 AI 系统都基于 RAG，例如：

• LangChain

• LlamaIndex

• Haystack

这些框架让开发 RAG 变得非常简单。

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三、RAG的核心流程

一个完整的 RAG 系统通常包含 5个步骤：

1 文档加载

首先，需要加载文档。

例如：

• PDF

• Word

• Markdown

• TXT

• 网页

示例代码：

from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader("data.txt")
docs = loader.load()

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2 文档切分

大模型有 token限制，所以需要把文档切分。

例如：

一篇文档 → 多个文本块

示例：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500,
chunk_overlap=50
)

documents = splitter.split_documents(docs)

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3 向量化（Embedding）

接下来需要把文本转换为向量。

常用模型：

• OpenAI Embedding

• BGE

• SentenceTransformer

示例：

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

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4 向量数据库存储

向量需要存入数据库。

常见数据库：

• FAISS

• Milvus

• Chroma

• Pinecone

示例：

from langchain.vectorstores import FAISS

vector_store = FAISS.from_documents(
documents,
embeddings
)

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5 检索 + 生成

当用户提问时：

1 用户问题向量化
2 检索最相似内容
3 发送给大模型
4 生成回答

示例：

query = "RAG是什么？"

docs = vector_store.similarity_search(query)

print(docs)

最后把这些内容交给大模型生成答案。

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四、RAG系统架构图

一个完整 RAG 系统结构如下：

用户问题
↓
向量检索
↓
向量数据库
↓
相关文档
↓
大模型
↓
生成回答

也就是说：

RAG = 搜索引擎 + 大模型

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五、搭建一个简单AI知识库

下面是一个最小 RAG 示例。

完整代码：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = TextLoader("data.txt")
docs = loader.load()
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
query = "什么是RAG？"
results = db.similarity_search(query)
print(results)

如果再接入大模型：

例如：

• GPT-4

• Llama 3

就可以做一个完整 AI问答系统。

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六、RAG未来会走向哪里？

目前很多 AI 产品其实都是 RAG：

例如：

• 企业知识助手

• AI客服

• AI搜索引擎

• AI文档助手

未来的发展方向包括：

1 Agent + RAG

AI Agent 可以自动调用知识库。

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2 多模态RAG

不仅支持文本，还支持：

• 图片

• 视频

• 表格

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3 实时数据RAG

AI 可以读取：

• 数据库

• API

• 实时信息

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七、总结

一句话总结 RAG：

RAG让大模型拥有“外部大脑”。

它解决了一个关键问题：

如何让AI理解你的数据。

核心流程其实非常简单：

文档 → 向量化 → 存储 → 检索 → 生成

正因为如此，RAG 成为了 大模型落地最重要的技术之一。

如果你想开发：

• AI知识库

• 企业AI助手

• 行业问答系统

RAG 是一个 必须掌握的技术。

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后续我还会继续分享：

• LangChain 实战教程

• RAG系统优化方法

• AI Agent开发指南

一起探索 AI时代的新技术 🚀