一、基础概念与核心流程

1. 技术定义

• RAG 通过结合检索（Retrieval）和生成（Generation）技术，将外部知识库与大型语言模型（LLM）结合，提升生成内容的准确性和可靠性。
• 核心流程分为三个阶段：索引（Indexing）、检索（Retrieval）、生成（Generation）。

2. 核心步骤详解

• 索引：对文档进行分块、向量化处理，构建可检索的索引库。
• 检索：根据用户查询从索引库中筛选相关片段，通常基于语义相似度计算。
• 生成：将检索结果与用户问题结合输入 LLM，生成最终答案。

二、技术范式与发展

1. 主流范式演进

• Naive RAG：基础形态，直接结合检索与生成，但存在检索噪声和幻觉问题。
• Advanced RAG：引入预处理（如文档清洗、优化分块）和后处理（如重排序）技术提升效果。
• Modular RAG：模块化设计，支持灵活组合不同检索、生成和评估模块。
• Graph RAG：基于图结构建模实体间关联，增强知识表示能力。
• Agentic RAG：融合智能体技术，支持动态决策和复杂推理（如多跳检索）。

2. 前沿优化方向

• 高阶关联建模：如清华大学提出的Hyper-RAG通过超图同时捕捉低阶和高阶关联信息，减少信息丢失，提升复杂查询的响应精度。
• 剪枝优化：如中新赛克提出的剪枝策略，对树形结构文档进行节点得分计算和重排序，提升推理效率。

三、应用挑战与解决方案

1. 典型挑战

• 领域知识不足：LLM 对垂直领域知识覆盖有限，需依赖高质量知识库。
• 幻觉问题：检索结果与生成内容不一致，需通过重排序、后验验证等技术缓解。
• 效率瓶颈：大规模数据下的检索速度优化，如Hyper-RAG-Lite将检索速度提升至传统方法的 2 倍。

2. 应用场景

• 搜索引擎、智能问答系统（如医疗诊断、金融分析）。
• 知识库管理、自动化网络运维等需高可靠性的领域17。

四、学习资源推荐

1. 入门教程

• 《RAG从入门到精通》系列：详解基础 RAG 流程及工程实现。
• 知乎专栏《RAG学习》：概述技术原理与核心价值。

2. 进阶研究

• 综述论文：如《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》总结技术框架与优化方向。
• 前沿论文：清华 Hyper-RAG、中新赛克剪枝优化等专利与论文。

3. 实践工具

• LangChain、LlamaIndex 等开源框架，支持模块化 RAG 开发。