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大模型存在知识截止、不了解私事和易产生幻觉三大痛点。RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库，让大模型在回答问题时检索相关信息，从而提升回答的准确性和时效性。RAG能缓解大模型的上述问题，但知识库质量、检索精准度和模型自身推理能力仍是其局限性。本文适合对大模型和AI技术感兴趣的小白和程序员学习。

为什么需要RAG

大模型有三个绕不过去的硬伤：

1. 知识有截止日期

大模型的知识，停留在训练数据的时间点。GPT-4的训练数据截止到2024年初，那之后发生的事，例如新产品发布、政策变化、公司财报，它统统不知道。

2. 不知道你的"私事"

你们公司的内部文档、客户资料、业务数据——这些从来不在训练数据里。大模型再聪明，也回答不了"王总昨天开会说的那个方案具体是什么"这种问题。

3. 会"一本正经地胡说八道"

这是大模型最被诟病的问题，学术上叫幻觉（Hallucination）。当它不知道答案的时候，它的第一反应不是承认不知道，而是编一个看起来合理的答案——因为它本质上是在预测"下一个最可能的词"，而不是在"回忆事实"。

这时候——RAG出场了。

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation），翻译过来是"检索增强生成"。

逻辑很简单：让大语言模型在回答问题时，先从外部知识库中检索相关内容，再基于检索结果生成回答，而不是仅依赖模型训练时记住的知识。

RAG是怎么工作的

RAG的工作流程分两大阶段：离线索引和在线查询。类似一场开卷考试——离线索引是考前整理笔记，在线查询是考试时翻笔记答题。

• 离线索引：将知识库文档切分成小块，用嵌入模型转为语义向量，存储到向量数据库中并建立高效索引，为后续检索做好准备。
• 在线查询：将用户问题同样向量化，在索引库中快速召回最相关的若干片段，拼接成增强提示词，交由大模型生成有据可依的答案。

RAG不是完美的解决方案，但它能在很大程度上缓解上面所述的三个问题：给它最新的资料，它就知道最新的事；给它你的内部数据，它就能回答你的私事；让它基于资料回答，它编造的空间就小多了。

*下篇文章将对RAG的工作流程进行更为详细地介绍

RAG的局限性

1. 知识库质量决定RAG的上限

资料库里有什么，RAG就基于什么工作，即使有过时信息、矛盾信息、错误信息，也照单全收。Garbage in, garbage out，知识库的维护是RAG效果的隐形瓶颈。

2. 检索不准，全盘皆错

RAG的命门在检索环节。如果找出来的资料和问题不相关，AI只能基于不相关的资料回答，源头错了，后面再怎么优化生成也白搭。

3. 不解决模型自身的推理短板

RAG只是给模型提供了外部知识，但模型的推理能力、计算能力不会因此变强。资料对了推理不一定对，反而可能会因为信息过载导致准确率降低——有参考书不等于会做题。

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