RAG Retrieval-Augmented Generation

📖 定义

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索技术与大型语言模型相结合的AI架构。它允许模型在生成回答之前，先从外部知识库中检索相关信息，从而提供更准确、更及时、更可验证的答案。

⚙️ 工作原理

🎯 核心优势

💻 代码示例

使用 LangChain 实现基础 RAG

from langchain import OpenAI, VectorDBQA
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 1. 加载文档
documents = TextLoader('knowledge_base.txt').load()

# 2. 切分文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 4. 创建RAG链
qa = VectorDBQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    vectorstore=vectorstore
)

# 5. 查询
query = "什么是RAG技术？"
result = qa.run(query)
print(result)

使用 LlamaIndex 的高级 RAG

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.query_engine import RetrieverQueryEngine

# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()

# 构建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 配置检索器
retriever = VectorIndexRetriever(
    index=index,
    similarity_top_k=5
)

# 创建查询引擎
query_engine = RetrieverQueryEngine(retriever=retriever)

# 查询
response = query_engine.query("解释RAG的工作流程")
print(response)

🚀 应用场景

• 企业知识库问答：基于内部文档的智能客服
• 法律/医疗咨询：引用专业文献的精准回答
• 学术论文助手：检索相关研究并提供总结
• 代码文档查询：基于技术文档的编程助手
• 产品手册查询：帮助用户快速找到产品信息

🛠️ 常用工具与框架

📚 进阶技术