视频字幕
RAG，即检索增强生成，是一种结合外部知识检索和语言模型生成的技术。传统语言模型存在知识截止时间限制和容易产生幻觉的问题。RAG通过引入外部知识库，在生成答案前先检索相关信息，从而提供更准确、更及时的回答。RAG的基本工作流程包括四个步骤：查询、检索、增强和生成，这种方式有效解决了传统模型的局限性。
RAG的技术架构包含多个核心组件。首先是文档处理流程：原始文档经过预处理，通过嵌入模型转换为向量表示，存储在向量数据库中。当用户提出查询时，查询同样被向量化，然后在向量数据库中进行相似性检索，找到最相关的文档片段。接下来将检索到的信息与原始查询结合，构建丰富的上下文，最后由生成器产生准确的答案。这种架构确保了外部知识的有效利用和高质量的答案生成。
朴素RAG是最基础的RAG实现方案。它采用简单的文档分块策略，将长文档切分成固定大小的片段，然后通过基础的向量检索找到相关内容，直接将检索结果与用户查询拼接作为上下文输入给语言模型。朴素RAG的优势在于实现简单、开发成本低、部署容易，适合快速原型开发。但它也存在明显的劣势：检索精度有限，无法处理复杂查询；上下文利用不充分，可能包含冗余信息；缺乏反馈机制，无法根据生成质量调整检索策略。
高级RAG方案通过多个环节的优化显著提升了系统性能。在预检索阶段，采用查询重写和查询扩展技术，提高查询的表达能力和覆盖范围。在检索阶段，使用混合检索结合多种检索策略，并通过重排序模型提升检索精度。在后检索阶段，进行上下文压缩去除冗余信息，并通过答案融合技术整合多个候选答案。相比朴素RAG，高级RAG在检索精度上提升40%，答案质量提升35%，响应速度提升25%，能够更好地满足实际应用需求。
模块化RAG代表了RAG技术的最新发展趋势。它采用可插拔的模块设计理念，将RAG系统分解为独立的功能模块，包括多种检索器、重排序器和生成器。智能路由器根据查询特点和任务需求，动态选择最适合的模块组合。这种架构具有高度灵活性和强可定制化能力，可以根据不同场景进行优化配置。但同时也带来了挑战：系统复杂度显著提高，调优过程更加困难，资源消耗和维护成本也相应增加。模块化RAG适合对性能要求极高的研究场景和大型企业应用。