今天分享的是：大模型应用：（五）大模型检索增强

报告共计：30页

大模型如何告别“胡编乱造”？检索增强技术为AI装上“外挂知识库”

在人工智能领域，大语言模型（LLM）虽能妙笔生花般生成内容，却常因“记忆偏差”陷入“胡编乱造”的窘境——回答历史事件时可能混淆时间线，解读专业问题时或许引用过时理论。而检索增强生成（RAG）技术的出现，恰似为大模型配备了“外挂知识库”，让AI既能保持生成内容的流畅性，又能确保信息的准确性与时效性。

RAG：让大模型告别“幻觉”的关键技术

RAG的核心理念是将传统信息检索系统与生成式大模型深度融合。简单来说，当用户提出问题时，系统不再仅依赖大模型参数中存储的“静态知识”，而是会先从外部知识库（如文档、网页、数据库等）中检索相关信息，再将这些实时、权威的内容融入回答生成过程。

这一技术的诞生源于大模型的“天然短板”。当前大模型的知识被“固化”在参数中，存在四大痛点：在缺乏答案时会“编造”信息；面对需要最新数据的问题，可能输出过时内容；生成的回复可能基于非权威来源；还会因术语理解偏差导致错误。例如，若询问某药品的最新适应症，未使用RAG的模型可能仍基于数年前的临床数据作答，而RAG则能实时抓取最新医学文献，让回答贴合前沿进展。

相较于通过“微调”优化模型的方式，RAG具备显著优势。它成本更低，避免了微调可能破坏模型其他能力的问题，还能访问实时信息，更重要的是可保护企业隐私数据——无需将敏感数据纳入模型训练，只需在检索阶段按需调用。也正因如此，以联网搜索为代表的RAG应用，已成为当下大模型落地的主流方向。

非结构化数据检索：让AI读懂“散装知识”

在现实世界中，大量信息以非结构化形式存在，如文档、网页、音频、视频等。非结构化检索增强的核心，是让大模型能高效理解并利用这些“散装知识”。

文档检索：从“关键词匹配”到“语义搜索”的进化

传统文档检索多依赖关键词匹配，如查找“人工智能发展现状”，会检索包含这些词汇的文档，但这种方式常因语义歧义导致结果不准确。如今主流的语义检索，借助深度学习将文本转化为“向量”——一种能表征语义的数字序列。例如“西南财经大学”经编码后会变成1536维的向量，“狗”和“猫”的向量余弦相似度约为0.66，“狗”和“苹果”则为0.39，这表明向量空间中语义相近的内容距离更短。

为提升检索效率，对于数万级以下的数据可直接暴力搜索，而大规模数据则需借助Faiss、LanceDB等索引技术执行“k近邻查询”。同时，为解决长文档语义分散问题，通常会对文档进行“分块”处理，分块策略包括基于分隔符、字数或语义，如按句号将长文切分为若干段落，再分别向量化，确保检索到的内容更贴合用户需求。

网络检索：让大模型获取“实时情报”

网络检索增强与文档检索原理相通，但其数据来源是动态的互联网。它具有四大优势：作为动态知识源，能实时抓取网页、论坛、新闻等开放数据；突破了时效性限制，可获取最新信息，如查询2025年比特币价格时，能返回当月经由多平台验证的最新数据；覆盖开放领域，适应跨行业、跨学科的综合查询；支持长尾需求，能快速响应突发新闻、技术趋势等。

这一能力的基石是HTTP协议，它像信息高速公路的“交通规则”，定义了从互联网获取实时信息的标准方式，能建立检索系统与网页的动态连接，支持JSON、HTML等多格式数据获取。如今，ChatGPT、DeepSeek等大模型的联网搜索功能，正是网络检索增强的典型应用。

结构化数据检索：让AI玩转“关系网”与“数据库”

除了非结构化数据，结构化数据（如关系数据库、知识图谱）的检索增强同样关键，其核心是将自然语言查询精准映射到结构化数据模式。

知识图谱检索：编织“知识关系网”

知识图谱是将现实世界实体及关系以“三元组”形式建模的结构化知识表示，例如“爱因斯坦—获得—诺贝尔物理学奖”。微软开源的GraphRAG技术，将知识图谱与RAG结合，显著提升了大模型处理复杂问题的能力。

GraphRAG的工作流程分为索引构建和查询处理两部分。索引构建时，先将文本切分为块，再用大模型提取实体与关系构建知识图谱，最后通过图嵌入技术优化节点表示；查询处理时，先生成任务嵌入，再进行多模态检索，融合相关知识后查询图数据库，最终生成回答。这种方式让大模型能理解复杂的关系型问题，如“找出与爱因斯坦有合作关系且获得过诺贝尔奖的科学家”。

关系数据库检索：让自然语言“操控”数据库

关系数据库以表、行、列存储信息，通过SQL语言查询。斯坦福大学与伯克利大学联合提出的TAG模型，将RAG与数据库结合，可处理复杂的自然语言查询，其包含三个关键步骤：查询合成，将自然语言转化为数据库查询，如查询“总结最卖座经典爱情电影的评论”时，会生成结合LLM推理的SQL语句，先筛选类型为“爱情”且被判定为“经典”的电影，再找出票房最高的；查询执行，在数据库中执行生成的SQL，获取相关数据；答案生成，利用大模型将查询结果转化为自然语言回答，如总结《泰坦尼克号》的评论。

RAG的现实挑战与应用思考

RAG技术在落地过程中面临诸多挑战。在医疗诊断领域，知识图谱检索增强适合处理复杂的疾病关联分析，如构建“症状—疾病—药物”关系网，辅助医生发现潜在病因，且因知识图谱的结构化特性，误诊风险较低、查询效率稳定；而传统关系数据库检索增强则更适合管理患者历史数据、检验报告等结构化信息，但在处理需要跨领域关联的复杂病例时，可能因数据关系表达有限而影响准确性。

构建学术论文问答系统时，文档检索增强可深度处理PDF论文中的专业内容，确保对经典理论的解读准确；网络检索增强则能获取最新研究动态，如某领域的最新实验成果。两者互补性明显：前者是“基石”，后者是“前沿触角”，但潜在冲突在于，网络信息的权威性参差不齐，需建立严格的信源验证机制。

处理法律合同时，长文本语义分散问题突出。分块策略操作简单、效率高，适合快速定位条款，但可能割裂上下文语义；摘要生成能提炼核心内容，保持语义连贯性，但可能丢失细节；知识图谱嵌入可构建条款间的关系网，便于理解复杂逻辑，但构建成本较高。实际应用中，常需结合多种方法，如先分块再生成摘要，同时构建简易知识图谱，以平衡效率与准确性。

从搜索引擎到智能助手，RAG技术正推动AI从“模糊回答”向“精准服务”进化。它既保留了大模型的创造性，又通过外部知识检索赋予其“严谨性”，这种“生成+检索”的模式，或许是当下AI实现可靠应用的最优解之一。随着技术的不断成熟，RAG有望在医疗、法律、学术等更多领域落地，让AI真正成为人类可信赖的智能伙伴。

以下为报告节选内容

报告共计： 30页

中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！