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RAG 实战：如何构建基于私有知识库的问答系统

发布于 2025-03-20

为什么需要 RAG？

大语言模型虽然知识渊博，但存在两个主要问题：

  1. 幻觉（Hallucination）：一本正经地胡说八道。
  2. 知识滞后：训练数据截止到特定时间点，无法回答最新或私有的问题。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过外挂知识库的方式解决了这些问题。

RAG 系统架构

一个典型的 RAG 系统包含三个主要步骤：

  1. Indexing（索引）：将私有文档（PDF, Word, Markdown）切片（Chunking），并通过 Embedding 模型转化为向量，存储在向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Chroma）中。
  2. Retrieval（检索）：当用户提问时，将问题也转化为向量，在数据库中搜索最相似的文档片段。
  3. Generation（生成）：将检索到的上下文片段与用户问题一起通过 Prompt 发送给 LLM，让模型依据上下文生成答案。

实战代码示例 (Python)

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 1. 加载数据
loader = TextLoader('knowledge_base.txt')
documents = loader.load()

# 2. 初始化 RAG 链
# ... (省略具体配置代码)

结语

RAG 是目前企业落地大模型应用最主流的方案之一，它结合了搜索技术的精准性和生成模型的创造性。