01 RAG概念
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种通过实时检索外部知识库并将结果作为上下文输入大模型，以提升回答准确性、时效性并减少“幻觉”的 AI 技术架构 。
核心定义与价值
- 全称：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）。
- 本质：不重新训练模型，而是给大模型配备“开卷考试”的外挂知识库，实现动态知识注入 。
- 解决痛点：克服大模型训练数据截止导致的知识滞后、私有数据缺失以及事实性幻觉问题 。
- 适用场景：企业私有知识库问答、实时新闻/政策查询、垂直领域专业咨询、可溯源合规分析 。
标准工作流程
检索（Retrieval）：将用户问题向量化，在向量数据库或混合索引中快速匹配最相关的文档片段（Chunk）。
增强（Augmentation）：将检索到的关键信息片段与原始问题拼接，构建包含上下文的增强提示词（Prompt）。
生成（Generation）：大语言模型基于增强后的提示词，严格依据提供的资料生成准确回答 。
02 RAG架构
03 RAG流程
04 企业级知识库的设计原则05 企业级知识库构建流程案例
知识库保鲜策略
06 企业级知识库向量数据库技术选型其他向量数据库大全参考：
07 企业级RAG构建流程查询预处理：(Query-Pre-Processing)
混合检索-Hybrid Search
(实现方式： 分别从两个引擎检索，然后Reciprocal Rank Fusion (RRF) 算法合并排序。（两路召回，合并结果，取长补短，显著提升召回率。）)
重排器(Re-ranker)
(使用一个更轻量、更专注的模型（如Cross-Encoder）对初步召回的Top-K 个片段和原始问题进行二次打分。)
面向RAG的提示词工程
提示词例子如下：
你是一个专业、严谨的问答机器人。请根据下面提供的上下文信息来回答用户的问题。
要求：
只能使用上下文中提供的信息，不要依赖你自己的内部知识。
如果上下文没有提供足够的信息来回答问题，请明确告知“根据现有知识库，我无法回答这个问题”。
答案应清晰、简洁，并尽可能引用原文。
【上下文】
{retrieved_context}
【用户问题】
{user_query}
【你的回答】
08 嵌入模型和重排模型
词嵌入Embedding模型有Qwen3-Embedding-0.6B、BAAI/bge-large-zh-v1.5等，重排模型有bge-reranker-v2-m3，这几个模型是作者在项目中实战使用的模型。词嵌入BAAI/bge-large-zh-v1.5表现要比Qwen3-Embedding-0.6B稳定性方面表现的好一些，Qwen3-Embedding-0.6B容易挂掉，bge稳定性好一些。当然了还有其他embedding模型，如下截图：
openai使用的是text-embedding-ada-002
embedding模型排行榜
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学习路线:
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
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