全面理解 RAG：检索增强生成技术从原理到实战

javpower

发布于 2025-07-12 11:14:25

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全面理解 RAG：检索增强生成技术从原理到实战

近年来，大规模语言模型（LLM）在生成式 AI 领域取得突破性进展，但仅依靠训练时数据的模型常会出现信息滞后或“幻觉”。RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成） 通过“先检索、再生成”的思路，将外部知识动态注入生成流程，大幅提升回答的准确性与可追溯性。

一、核心原理

RAG 将整个流程拆分为两个阶段：离线索引 和 在线检索＋生成。

离线索引
- 文档切分：将源文档按段落或语义单元拆分；
- 向量化：使用深度嵌入模型（如文心一言 Embedding、Qwen Embedding）将每个单元转为向量；
- 存储：将向量及原文写入向量数据库（Milvus、Weaviate、Pinecone 等）。
在线检索＋生成
- 查询向量化：将用户问题转为向量；
- 向量检索：在向量库中检索 Top‑K 相关片段；
- Prompt 构建：将检索结果与用户问题拼装；
- 模型生成：调用大语言模型（如文心一言 Ernie‑Bot‑Turbo、Qwen‑7B‑Chat、盘古 Ziya‑1.0‑Chat）产生最终回答。

二、常见应用场景

企业知识库问答：产品文档、技术手册、合同法规构建检索库，支持员工或客户自助查询
智能客服与助理：结合用户历史和常见问题，实现个性化、可追溯的对话
专业领域支持：医疗、法律、金融等领域检索最新研究成果、法规条款，辅助决策
增强搜索与摘要：语义检索替代关键词匹配，多文档聚合生成报告或摘要

三、系统架构示意

四、主流工具与框架

工具	功能概览	适用场景
LangChain	流程编排、记忆管理、代理	快速原型 & 复杂工作流
Haystack	检索管道、REST API	大规模生产部署
LlamaIndex	多源数据接入、统一索引与查询	知识密集型场景
Milvus	私有化部署、分布式向量存储	安全合规本地化部署
Pinecone	托管向量服务、零运维	SaaS 模式快速上线

五、Python 示例（文心一言 + Milvus）

from pymilvus import connections, Collection
from petals import DistributedEmbedding, DistributedLLM

# 1. 连接向量库
connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("rag_docs")

# 2. 嵌入模型
embedder = DistributedEmbedding(model_name="ernie-embedding-3.0")
docs = ["RAG 技术依托检索提升生成准确性。", "文心一言提供高质量中文 Embedding。"]
vectors = embedder.embed(docs)
collection.insert([vectors, docs])

# 3. 检索与生成
query = "什么是 RAG？"
q_vec  = embedder.embed([query])[]
search_res = collection.search([q_vec], limit=)

context = "n".join([hit.entity.value for hit in search_res[]])
prompt  = f"已检索内容：n{context}n请回答：{query}"

llm = DistributedLLM(model_name="ernie-bot-turbo")
print(llm.generate(prompt))

**六、Java 示例（Qwen-Chat + Milvus）**

import cn.qwen.ai.QwenClient;
import cn.qwen.ai.embedding.EmbeddingResponse;
import cn.qwen.ai.chat.ChatCompletionResponse;
import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.client.SearchParam;
import java.util.Collections;

public class RagJavaExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Qwen-Chat 客户端
        QwenClient qwen = new QwenClient("YOUR_QWEN_API_KEY");

        // 向量化
        EmbeddingResponse emb = qwen.embedding("text-embedding-qwen-embedding",
                                                "RAG 是检索增强生成技术");
        float[] vector = emb.getData().get().getEmbedding();

        // Milvus 检索
        MilvusClient milvus = MilvusClient.builder()
                                           .withHost("127.0.0.1")
                                           .withPort("19530")
                                           .build();
        SearchParam param = SearchParam.newBuilder()
            .withCollectionName("rag_docs")
            .withVectors(Collections.singletonList(vector))
            .withTopK()
            .build();
        var results = milvus.search(param);

        // 拼接上下文 & 生成
        StringBuilder ctx = new StringBuilder();
        results.getResults().forEach(hit ->
            ctx.append(hit.getEntity().getValue()).append("n"));
        String prompt = "参考内容：n" + ctx + "n问题：什么是 RAG？";
        ChatCompletionResponse chat = qwen.chat("qwen-7b-chat", prompt);
        System.out.println(chat.getChoices().get().getMessage().getContent());
    }
}