RAG 简介​
RAG (Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成) 
是一种结合信息检索与生成模型的技术，通过外部知识库提升生成内容的准确性和相关性 
其流程分为三个阶段：​
检索（Retrieval）：基于向量相似度匹配本地知识；​
增强（Augmented）：将本地知识库信息注入提示词；​
生成（Generation）：大模型整合提示词输出结果 


RAG 具有动态知识更新（无需重新训练模型，通过更新本地知识库即可适应新领域数据或实时数据）
和 可解释性增强（生成结果可追溯至检索内容，便于验证来源可信度）等积极意义，
适用于问答系统、客服对话、长文本生成（如报告撰写）等需结合外部知识的任务 。


RAG 各阶段实现​
检索（Retrieval）​
从本地知识库中快速定位与用户查询最相关的信息片段，涉及技术如下：​
文本向量转化：使用嵌入模型（如 BERT、Sentence-BERT）将本地知识转换为高维向量；​
文本向量相似度计算：通过余弦距离或欧氏距离衡量查询向量与文档向量间的相关性；​
向量高效检索：
借助近似最近邻算法（如 FAISS、HNSW）或 搜索引擎（如 Elasticsearch）加速大规模向量匹配，推荐使用向量数据库 
此阶段关键技术问题是平衡检索速度与准确性，处理不同语言的语义多样性（如同义词、多义词） 。


增强（Augmented）​
将检索到的关键信息整合到生成模型的输入（Prompt 提示词）中，引导大语言模型生成更可靠的回答 
实现方式有：​
提示工程：在输入提示中拼接检索到的文本，如 “基于以下内容回答：(检索结果)+ 用户问题”；​
注意力增强：通过模型架构设计（如 Fusion-in-Decoder），使生成过程更聚焦于检索内容；​
减少幻觉：减少生成模型的 “幻觉”（虚构事实），提升回答的可信度 
关键问题是过滤噪声信息，避免信息过载对生成质量的影响 



生成（Generation）​
基于检索信息和模型内部知识，生成自然、连贯且准确的最终回答 
具体如下：​
模型选择：通常采用大语言模型（如 GPT-4、Llama、PaLM），利用其强大的语言理解和生成能力；​
生成策略：
根据场景选择束搜索（保证连贯性）或采样（增加多样性），并可能加入后处理（如去重、引用标注） 
关键技术点在于回答的准确性、与检索内容的一致性，以及逻辑流畅性 


以 ChromaDB 向量数据库为例，
在工程根目录创建 chroma_db 数据库，并在其中创建 news_articles 集合作为本地知识库载体 
使用 RAG 服务时，先从 chroma_db 向量数据库的 news_articles 集合中搜索指定个数的相似结果，
将这些相似文本拼接到提示词中，再输入到 LLM 大语言模型中得到输出结果 



向量数据库的其他应用场景​

智能推荐系统​
以 “电影智能推荐系统” 为例，
用户输入 “我想看类似《盗梦空间》的电影”，
系统能快速推荐《星际穿越》《致命魔术》等剧情、导演、风格相似的电影 
实现工具链包括 Python 3.8+、OpenAI（生成电影向量）、Milvus（向量数据库，开源且性能强）

具体步骤为：​
用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型（免费额度适用于小项目）
将每部电影的简介转化为 1536 维向量 
将向量存入 Milvus 数据库，需先创建集合（类似表），定义向量字段维度 

用户输入需求后，将输入文本转化为向量，在 Milvus 中检索最相似的5个向量，实现推荐 


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智能客服​
企业可将产品说明、常见问题解答等知识文档通过向量化存入向量数据库 
当用户咨询问题时，智能客服利用大模型理解用户问题并转化为向量，
在向量数据库中检索相似问题及答案，结合大模型生成准确、自然的回答，提升客服效率和质量 



图像搜索​
手机中的 “照片搜索” 功能，
AI 将每张照片转化为向量（记录颜色、形状、物体等特征），
向量数据库依据向量相似度，实现输入 “宠物狗” 能快速找到所有狗狗照片的功能 

在安防监控领域，通过对监控视频中的人物、物体等进行特征提取并向量化，存入向量数据库，
可实现基于特定目标（如特定人脸、车辆）的快速检索，助力安防事件排查