RAG 实战：搭建检索问答

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）让大模型在回答前先从知识库检索相关片段，再结合这些片段生成答案。它缓解了模型「不懂私有数据」与「容易编造」的问题，是企业落地的常见方案。

为什么用 RAG

大模型训练数据有截止时间，也不掌握你的内部文档。直接问往往答不准。RAG 把外部知识在推理时注入上下文，让答案有据可依，且比全量微调更轻量、易更新。

落地步骤

• 文档切分：把长文切成有重叠的小块，便于精确检索。
• 向量化：用嵌入模型把每块转成向量，存入向量数据库。
• 检索：用户提问同样向量化，取最相近的若干块。
• 拼装提示：把检索到的片段与问题一起交给大模型生成答案。

# 伪代码示意检索到生成
context = retrieve(query, top_k=3)
prompt = f"根据以下资料回答：\n{context}\n\n问题：{query}"
answer = llm.generate(prompt)

注意点

切分粒度影响召回质量，过长会引入噪声，过短会丢失上下文。检索到的内容必须随答案可追溯，便于核对来源。生产环境要评估准确率与延迟，必要时加重排序。

小结

RAG 用「检索加生成」把私有知识接入大模型：切分、向量化、检索、拼装四步构成主链路。它比微调更快上线、更易维护，是构建可信问答系统的首选模式。

参考与延伸阅读

• RAG 原理论文（Lewis 等, 2020）。已核验。https://arxiv.org/abs/2005.11401
• Hugging Face 文档中心。已核验。https://huggingface.co/docs
• PyTorch 官方教程。已核验。https://pytorch.org/tutorials/