【AI-28】RAG的深入浅出
一句话理解 RAG
RAG 是一种让 AI 模型“先查资料再回答问题”的技术。它结合了搜索引擎（检索信息）和生成模型（生成答案）的优势，让回答更准确、更可靠。
为什么需要 RAG？
传统的生成模型（比如 ChatGPT）直接根据训练时学到的知识生成答案，但存在两个问题：
-
知识过时：模型无法实时获取最新信息（比如今天发生的新闻）。
-
可能胡编乱造：如果问题超出模型的知识范围，它可能会生成错误答案（俗称“幻觉”）。
RAG 的解决思路：
先让 AI 从外部数据库或文档中检索相关的信息，再基于这些信息生成答案。相当于先查资料，再写作文！
RAG 的工作流程
- 检索（Retrieval）
用户提问后，RAG 会先从海量文档、数据库或互联网中搜索与问题相关的信息。
例如：你问“如何治疗感冒？”，RAG 会检索医学指南、权威文章等。 - 增强（Augmentation）
将检索到的信息与用户的问题一起输入生成模型（如 GPT）。
相当于告诉模型：“根据以下资料，回答用户的问题。” - 生成（Generation）
生成模型结合检索到的信息和自身知识，生成最终答案。
例如：“根据《2023年医学指南》，建议感冒患者多休息、补充水分，必要时服用退烧药……”
RAG 的优点
- 答案更准确：基于真实资料生成，减少“瞎编”的可能性。
- 支持最新信息：可以实时更新检索的数据库（比如接入互联网）。
- 灵活可控：通过调整检索的数据源，控制答案的专业性或风格。
RAG 的应用场景
智能客服：先查产品文档，再回答用户问题。
教育问答：结合教科书内容，生成知识点解析。
医疗咨询：检索医学文献，提供更可靠的建议。
举个例子🌰
用户问题：“特斯拉2023年的销量是多少？”
传统模型：可能根据训练数据（截止到2021年）回答错误答案。
RAG 模型：
检索最新财报或新闻，找到“2023年特斯拉全球交付180万辆”。
生成答案：“根据特斯拉2023年财报，全年交付量为180万辆。”
总结
RAG = 搜索引擎 + 生成模型，让 AI 的回答既像专家一样专业，又像图书管理员一样严谨。