RAG：为大模型装上“实时知识库”

saddammolla

在 AI 领域，大语言模型（LLM）虽然博学，但存在两个致命弱点：知识滞后性（受限于训练截止日期）和幻觉问题（一本正经地胡说八道）。为了解决这些问题，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation） 成了 2026 年企业级 AI 应用的标准范式。

1. RAG 的核心逻辑

RAG 的本质是“开卷考试”。当用户提出问题时，系统不再直接让模型凭借记忆作答，而是先去外部数据库（通常是向量数据库）中寻找相关的参考资料，然后将这些资料与问题一起提交给模型，要求模型“根据提供的参考信息来回答”。

2. 实现过程的三大步骤

• 检索 (Retrieval)： 系统将用户的查询转化为向量，在数据库中进行语义搜索，抓取最相关的文档片段（如产品手册、最新政策或私有代码库）。
• 增强 (Augmentation)： 将检索到的知识通过特定的提示词（Prompt）模版，最新数据库
• 与原始问题拼接在一起，构建一个丰富的上下文环境。
• 生成 (Generation)： 模型阅读这些“参考资料”，输出逻辑严密且有据可查的回答。
  
  

3. 为什么 RAG 是目前的最优解？

相比于昂贵的全量微调 (Fine-tuning)，RAG 具有显而易见的优势：

• 实时性： 只需更新数据库里的文档，AI 就能立刻掌握新知识。
• 准确性： 回答带有“引用来源”，用户可以追溯数据出处，极大降低了幻觉风险。
• 安全性： 可以通过数据库的权限控制，确保 AI 只检索该用户有权查看的信息。