一文读懂 RAG：检索增强生成技术全景

什么是 RAG？

检索增强生成（RAG） 是将信息检索系统与 LLM 生成能力结合的技术架构。它在生成回答前，先从知识库中检索相关文档片段。

核心流程

1. 文档分块：将知识库文档切分为语义段落
2. 向量嵌入：使用 Embedding 模型将文本转为向量
3. 相似检索：查询时检索最相关的 Top-K 文档片段
4. 增强生成：将检索结果作为 Context 注入 Prompt

实践建议

• 分块大小控制在 512-1024 tokens
• 检索数量 5-10 个片段效果最佳
• 必要时加入重排序（Re-rank）提升精度