RAG 是什么？
RAG = Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）
类比人类考试：
- 纯 LLM = 闭卷考试（只靠脑子里的知识）
- RAG = 开卷考试（可以翻参考书）
RAG 的核心：在生成回答前，先从知识库中检索相关文档，把文档内容塞进 Prompt。
用户提问 → 检索相关文档 → 组装 Prompt → LLM 生成回答
↑
向量数据库
为什么选择 RAG？
RAG vs Fine-tuning vs 预训练
| 维度 | 预训练 | Fine-tuning | RAG |
|---|---|---|---|
| 成本 | $100K+ | $1K-10K | $10-100 |
| 知识更新 | 重新训练 | 重新微调 | 更新数据库 |
| 幻觉率 | 高 | 中 | 低 |
| 可解释性 | 无 | 无 | 可追溯 |
| 适合场景 | 基础能力 | 风格/格式 | 事实性知识 |
结论：需要事实性知识 → RAG，需要改变输出风格 → Fine-tuning，两者可以叠加。
RAG 完整架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 离线阶段（建库） │
│ │
│ 文档 → 解析 → 分块 → Embedding → 向量数据库 │
│ PDF PyPDF Chunk BGE ChromaDB │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 在线阶段（查询） │
│ │
│ 用户提问 → Embedding → 向量检索 → 重排序 → Prompt → LLM │
│ BGE Top-K Cohere 组装 GPT │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
离线阶段：构建知识库
1. 文档解析
from langchain.document_loaders import (
PyPDFLoader, Docx2txtLoader, TextLoader,
UnstructuredMarkdownLoader
)
def load_documents(path: str) -> list:
if path.endswith('.pdf'):
return PyPDFLoader(path).load()
elif path.endswith('.docx'):
return Docx2txtLoader(path).load()
elif path.endswith('.md'):
return UnstructuredMarkdownLoader(path).load()
else:
return TextLoader(path).load()
2. 文本分块（最关键）
分块策略直接决定检索质量：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, # 每块 500 字符
chunk_overlap=50, # 重叠 50 字符（保证上下文连贯）
separators=[
"\n## ", # 二级标题
"\n### ", # 三级标题
"\n\n", # 段落
"\n", # 行
"。", # 中文句号
"，", # 中文逗号
" ", # 空格
"" # 字符
]
)
chunks = splitter.split_documents(documents)
分块经验法则：
- 事实型文档（FAQ）：小块（200-300 字符）
- 论述型文档（论文）：中块（500-800 字符）
- 代码文档：按函数/类分块
3. Embedding 向量化
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 中文推荐 BGE 模型
model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh-v1.5')
embeddings = model.encode(chunks, normalize_embeddings=True)
# normalize=True 让余弦相似度 = 点积，加速检索
模型选择：
| 模型 | 语言 | 维度 | 质量 | 速度 |
|---|---|---|---|---|
| BAAI/bge-large-zh | 中文 | 1024 | ★★★★★ | 中 |
| BAAI/bge-m3 | 多语言 | 1024 | ★★★★★ | 中 |
| text-embedding-3-large | 多语言 | 3072 | ★★★★★ | 快(API) |
| bge-small-zh | 中文 | 512 | ★★★☆☆ | 极快 |
4. 存入向量数据库
import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path='./vector_db')
collection = client.create_collection(
name='knowledge_base',
metadata={'hnsw:space': 'cosine'} # 余弦相似度
)
collection.add(
embeddings=embeddings.tolist(),
documents=[c.page_content for c in chunks],
metadatas=[{'source': c.metadata['source'], 'page': i}
for i, c in enumerate(chunks)],
ids=[f'chunk_{i}' for i in range(len(chunks))]
)
在线阶段：检索与生成
基础 RAG
def rag_query(question: str, top_k: int = 5) -> str:
# 1. 问题向量化
query_embedding = model.encode([question], normalize_embeddings=True)
# 2. 向量检索
results = collection.query(
query_embeddings=query_embedding.tolist(),
n_results=top_k
)
# 3. 组装 Prompt
context = '\n\n'.join(results['documents'][0])
prompt = f"""基于以下参考资料回答问题。
参考资料:
{context}
问题: {question}
回答:"""
# 4. LLM 生成
return llm.generate(prompt)
高级 RAG：多路召回 + 重排序
class AdvancedRAG:
def __init__(self):
self.vector_db = chromadb.PersistentClient(path='./vector_db')
self.bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus) # 关键词检索
self.reranker = CohereReranker() # 重排序模型
def retrieve(self, query: str, top_k: int = 20, final_k: int = 5):
# 路径 1: 向量检索（语义）
vector_results = self.vector_db.query(
query_embeddings=embed(query),
n_results=top_k
)
# 路径 2: BM25 检索（关键词）
bm25_results = self.bm25.get_top_n(query, top_k=top_k)
# 合并去重
merged = self._merge_dedup(vector_results, bm25_results)
# 重排序（交叉编码器）
reranked = self.reranker.rerank(
query=query,
documents=merged,
top_n=final_k
)
return reranked
为什么要重排序？
向量检索（双编码器）速度快但精度一般。重排序（交叉编码器）精度高但速度慢。
策略: 先用向量检索粗筛 Top-20，再用重排序精选 Top-5
效果: 比纯向量检索准确率高 15-25%
RAG 常见问题与优化
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 检索不到相关内容 | 分块太大/太小 | 调整 chunk_size |
| 检索到但答案不对 | 上下文不足 | 增大 top_k 或扩大 chunk_overlap |
| 幻觉仍然存在 | LLM 忽略上下文 | 加「仅基于参考资料回答」约束 |
| 速度慢 | 检索+重排+生成串行 | 并行化检索路径 |
| 多轮对话失忆 | 没有对话上下文 | 加 Query Rewriting |
结语
RAG 是当前最实用的 AI 知识增强方案。它的优势在于：成本低、可解释、易更新、低幻觉。
在硅基 AGI 的实践中，RAG + Agent = 有记忆、有知识、能行动的智能体。这是当前最接近「实用 AGI」的架构。
硅基 AGI · RAG 与微调 | guijiagi.com
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