【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用

【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术‌是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性‌。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： ‌1、检索（Retrieval）‌：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 ‌2、增强（Augmented）‌：找到相关资料后，RAG会将资料和用户的问题组合在一起，形成一个新的输入，送给大模型。这一步相当于给AI提供了一个“提示”，使其在回答问题时有更具体的参考。 ‌3、生成（Generation）‌：最后，AI根据组合后的输入生成答案。因为有知识库的支持，生成的内容会更准确、更有针对性‌。 二、RAG的应用场景和优势 RAG技术广泛应用于各种需要准确和相关性高的场景，如问答系统、内容生成、知识图谱构建等。其优势包括： ‌1、提高准确性‌：通过检索知识库中的相关信息，RAG生成的内容更有依据，减少了幻觉问题。 2、‌减少模型更新和推理成本‌：知识库可以随时更新，减少了AI模型频繁更新的需求。 ‌3、增强生成内容的依据‌：由于知识库中的资料是经过验证的，生成的内容更有依据和可信度‌。 三、RAG的发展历程和技术演进 RAG技术的发展经历了几个阶段： ‌1、Naïve RAG‌：基于关键词的检索和静态数据集，简单易实现，但缺乏上下文感知和可扩展性。 2、‌Advanced RAG‌：引入了密集向量搜索、神经排序算法和多跳检索机制，提高了检索精度和适应复杂查询的能力，但计算开销大且可扩展性有限‌。 四、RAG与其他技术的结合应用 RAG可以与多模态技术结合，形成多模态RAG系统。多模态RAG系统通过跨模态对齐和推理，能够在不同模态之间进行有效整合，提升系统的整体性能和应用范围。多模态RAG系统的核心部分包括检索策略、融合机制和增强技术等‌。 五、企业大规模落地 RAG 核心问题 经过了很长时间对 RAG 的研发，总结出了企业 RAG 落地的关键点，分别是效果、性能和成本。 效果：今天很多企业并没有大规模的落地 RAG，或者说是在一些关键场景上没有去使用 RAG，是因为企业担心用了以后，会因为效果问题，影响他们核心场景的业务。所以效果问题是现在 RAG 落地最关键的因素。 性能：在 RAG 链路里很多环节是需要使用大模型的，比如说向量化、文档解析，最后大模型的生成、 大模型 Agent 等。这样整个链路多次调用大模型，会导致离线和在线性能都会有不同程度的下降。比如说像 GraphRAG ，一个30K 的文档需要将近1个小时时间才能把数据处理好，这样的话很难在一个生产环境中去落地。 成本：相对于其他的应用来说，RAG 应用需要去多次调用大模型，而大模型背后就是 GPU , 但 GPU 资源是紧缺和昂贵的，这就不可避免的导致这类应用比其他应用的成本高很多，所以很多客户无法接受这个成本。