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传统大模型存在知识截止时间限制、无法获取实时信息等问题。RAG技术，即检索增强生成，通过结合外部知识库检索与大模型生成能力来解决这些局限。RAG的基本工作流程是：用户提出查询，检索器从知识库中找到相关信息，然后生成器结合检索结果产生最终答案。
RAG系统的核心架构包括四个主要组件。首先是文档预处理，对原始文档进行分割和向量化编码。然后是向量数据库，用于存储文档向量并支持相似度检索。接着是检索器，负责查询编码和相似度计算。最后是生成器，整合检索到的上下文信息并生成最终答案。
向量检索是RAG系统的核心机制。首先，文档通过嵌入模型转换为高维向量表示。用户查询也使用相同的嵌入模型进行向量化，确保在同一向量空间中。然后通过计算余弦相似度或欧氏距离来衡量查询与文档的相关性。最后，系统返回Top-K个最相似的文档作为上下文输入给生成器。
RAG本地化部署具有显著优势，包括数据隐私保护、降低API调用成本、提升响应速度和支持离线环境。部署架构从底层到顶层包括：硬件层提供计算资源，推理引擎如ONNX或TensorRT进行模型优化，向量数据库如Chroma或Faiss存储文档向量，RAG服务层提供API接口，最后是应用层面向用户。
RAG技术作为检索增强生成的重要突破，有效解决了传统大模型的知识局限性问题。通过向量检索系统、文档预处理流程和上下文生成机制，RAG能够实时获取外部知识并生成准确答案。本地化部署进一步提升了数据隐私安全性、成本效益和响应性能。RAG技术在企业知识管理、智能客服系统和专业领域问答等场景具有广阔的应用前景。
RAG系统包含三个核心组件。知识库以向量数据库形式存储外部知识，支持快速检索。检索器负责查询理解与编码，通过相似度计算返回相关文档。生成器整合检索结果，结合上下文理解生成最终答案。这三个组件协同工作，形成完整的检索增强生成流程。
向量化检索是RAG系统的核心技术。首先对文档进行分块切割和文本清洗，然后使用嵌入模型将文本转换为高维向量表示。当用户提出查询时，同样转换为向量形式。通过计算余弦相似度公式，衡量查询向量与文档向量的相关性。最后进行Top-K检索，返回相似度分数最高的相关文档。
RAG本地化部署采用分层架构设计。从上到下包括应用层提供用户界面，API服务层处理HTTP请求，RAG处理层执行检索增强逻辑，模型推理层运行大语言模型，向量存储层管理文档向量，硬件资源层提供计算支持。技术栈涵盖Chroma等向量数据库、Sentence-BERT等嵌入模型、以及vLLM等推理框架。
以企业知识问答系统为例演示RAG工作流程。当用户询问公司年假政策时，系统首先将查询进行向量化编码，然后在企业文档库中检索相关HR政策文档，提取相关条款内容，最后由大模型整合信息生成结构化回答。这种方式广泛应用于企业内部知识管理、客户服务和专业领域咨询系统。