一、RAG核心技术概览
1.核心架构与流程
RAG系统通常由检索模块和生成模块组成：
•检索模块：通过文本嵌入（如BERT、Sentence-BERT）将用户查询与外部知识库（如向量数据库FAISS、Milvus）中的文档块进行相似性匹配，返回最相关的上下文。 •生成模块：将检索到的上下文与用户输入结合，通过大语言模型（如GPT-4、Llama）生成答案。优化提示词工程是关键，例如限制模型仅依赖上下文回答以减少幻觉。
2.RAG技术演进
•Naive RAG：基础的“检索-生成”流程，易受噪声干扰。 •Advanced RAG：引入检索前优化（如索引分块、数据清洗）和检索后处理（如重排序、上下文压缩），提升精准度。 •Modular RAG：模块化设计支持迭代检索、自适应策略和知识图谱集成，灵活应对复杂任务。
二、高级RAG技术列表
GitHub项目RAG_Techniques（链接[1]）总结了20+种优化方法，包括：
•检索优化：多维度过滤、融合检索、假设文档嵌入（HyDE）、语义分块。 •上下文增强：分层索引、自适应检索、反馈循环、知识图谱整合（Graph RAG）。 •生成优化：迭代生成、自我纠正（Self RAG）、多模态检索（文本+图像/视频）。
三、实战教程与构建指南
1.从零搭建基础RAG系统
•步骤：
1.构建文档库（如公园活动建议）； 2.使用Jaccard相似度或余弦相似度检索相关文档； 3.集成开源LLM（如Llama 3）生成回答。
•代码示例：
# 检索相似文档def jaccard_similarity(query, doc):query = set(query.lower().split())doc = set(doc.lower().split())return len(query & doc) len(query | doc)# 调用LLM生成答案prompt = "基于活动建议：{doc}，回答用户：{query}"
2.进阶优化方向
•分块策略：滑动窗口、结构感知分块（按段落/主题）、内容感知分块（处理Markdown/PDF）。 •相似性优化：替换Jaccard为向量嵌入（如Sentence-BERT），支持语义匹配。
四、常见问题与优化策略
1.检索不精准
•原因：数据质量低、查询构建不佳、领域知识不足。 •解决：定期更新索引、引入领域数据、混合检索策略（BM25+语义搜索）。
2.生成内容冗余或幻觉
•原因：上下文重复、模型过度依赖自身知识。 •解决：上下文压缩、提示词约束（如“仅使用提供的信息”）、多轮验证。
五、推荐学习资源
1.开源项目：
•[RAG_Techniques]：全面技术列表与代码示例。
2.教程与案例：
•腾讯云开发者社区的《17个RAG技巧》、CSDN的《RAG入门指南》。
3.深入解析：
•《RAG问题与优化策略》：万字长文探讨索引构建、检索策略及生成优化。
References
[1]
链接: https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques
