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用普通人能听懂的话聊聊 RAG

发布日期：2025-05-27 12:49:16 浏览次数： 1602

作者：冬沐

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什么是 RAG ？

想象你问学霸一个问题，他先翻书查资料再回答你——这就是RAG（检索增强生成）。这种AI技术让语言模型在回答前先"查资料"，结合最新信息给出更靠谱的答案。

一、为什么需要RAG？

传统AI模型像背课本的学生：

知识停留在"课本"出版时（训练数据截止）
遇到不会的问题容易瞎编（产生幻觉）
不懂专业领域知识（比如医疗法律）
回答总是教科书式，不会结合最新事件

RAG给AI装了个"智能搜索引擎"：

✅ 回答前自动查最新资料
✅ 引用真实信息来源
✅ 专业问题能查专业文档
✅ 像人类一样"现学现卖"

二、RAG工作三步走

「查资料阶段」

把你的问题转换成"数学密码"（向量化）
在知识库（公司文档/最新新闻/专业资料）中找相关内容
「【类似用关键词在图书馆找书】」

「组合信息包」

把找到的资料和你的问题打包
「【相当于给AI的提示："请用这些资料回答这个问题"】」

「生成回答」

AI结合自身知识+提供资料写回答
「【像作家根据素材创作故事】」

三、真实应用场景

「智能客服」：查最新产品手册回答用户

❝
"我的路由器保修期多久？" → 自动查询保修政策
❞
「医疗咨询」：结合最新医学指南

❝
"新冠疫苗加强针间隔多久？" → 引用卫健委最新通知
❞
「金融分析」：整合实时市场数据

❝
"特斯拉股票今天为什么跌？" → 分析最新财报+行业新闻
❞
「法律咨询」：关联法律条文和案例

❝
"租房押金不退怎么办？" → 引用《民法典》第710条
❞

四、比传统AI强在哪？

对比项	普通AI	RAG增强AI
知识更新	停留在训练时	随时更新
回答依据	凭记忆	有真实出处
专业问题	容易出错	查专业文档
防止瞎编	可能编造	有资料约束
定制化	通用回答	可接入企业知识库

五、总结：技术原理简化版

「建立知识库」

把公司文件/产品手册等资料数字化
「【像图书馆给每本书贴标签】」

「智能检索」

理解问题本质（不只是关键词匹配）
「【例："我想退换货" → 自动关联"退货政策"章节】」

「组合创作」

不是简单复制粘贴
「【像秘书整理会议纪要：提取重点，用自然语言重组】」

#RAG

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