本文介绍了RAG检索增强生成技术旨在解决大模型因参数限制导致知识更新慢、来源不透明及易产生幻觉的问题。RAG通过结合检索器和生成器让模型在回答前先查询外部知识库有效提升开放域问答、生成等任务的性能。文章还详细解析了RAG的基本结构、两种实现方式RAG-Sequence和RAG-Token并强调了RAG在大模型落地中的重要性及实际应用中的注意事项。对于想要提升大模型知识能力的开发者来说本文是一份值得收藏的学习资料。大模型底层通识 · 第 36 篇前面几篇讲的主线大多是在提升模型本身更大、更会对齐、更便宜微调、更高效推理。但有一个问题光靠模型参数很难解决世界知识一直在变模型总不能每次都重新训练。这就是 RAG 想解决的问题。RAG 的全名是 Retrieval-Augmented Generation检索增强生成。它的核心思想很简单回答前先去外部知识库查资料回答时把查到的资料作为上下文一起交给生成模型。为什么只靠参数不够语言模型的知识主要存在参数里。这有三个麻烦。第一更新慢。如果某个事实今天变了模型不会自动知道。想更新参数通常需要重新训练或微调。第二来源不清。模型直接回答时用户很难知道它依据了哪段材料。第三容易编。当模型没有足够知识时它仍然可能生成一段看起来很像答案的文本。RAG 的思路是不要让模型把所有知识都背在脑子里。把一部分知识放在外部数据库里需要时再取出来。RAG 的基本结构原论文把 RAG 看成两部分的组合retriever 和 generator。图 1. 原论文 Figure 1RAG 将检索器和生成器结合起来。检索器从文档索引中找 top-K 文档生成器基于输入和检索文档生成答案。来源Lewis et al., 2020。流程可以这样理解。用户提出问题 x。检索器把问题编码成向量然后在文档索引里做 Maximum Inner Product Search也就是 MIPS找出最相关的 top-K 文档。生成器不是只看原问题而是同时看问题和检索到的文档再生成答案 y。在论文里检索器来自 DPR生成器来自 BART文档索引主要是 Wikipedia。这就是 RAG 的基本世界观模型参数是 parametric memory外部文档库是 non-parametric memory。前者擅长语言和模式后者擅长存事实、可更新、可追溯。RAG-Sequence 和 RAG-Token论文提出两个版本。RAG-Sequence一整段回答使用同一批检索文档。直觉上它像写文章前先查几篇资料然后整篇都参考这些资料。RAG-Token每生成一个 token都可以对不同文档分配不同权重。直觉上它更灵活。生成到某个事实时可以更多依赖某篇文档生成到另一个事实时又可以切换关注点。论文把检索文档当成 latent variable也就是隐藏变量通过对多个文档的生成概率做边际化让模型学会“哪些资料对当前回答更有用”。这比今天很多工程版 RAG 更学术一些。现在常见的生产 RAG 往往是向量库检索、重排、拼上下文、交给大模型回答。它不一定端到端训练但思想根源正是这篇论文。实验结果说明了什么RAG 在开放域问答、生成、事实验证等任务上都有提升。图 2. 原论文 Table 1 和 Table 2RAG 在开放域问答、生成和事实验证任务上的结果。来源Lewis et al., 2020。在 Open-Domain QA 中RAG-Sequence 在 NQ 上达到 44.5超过 DPR 的 41.5在 CuratedTrec 上达到 52.2也超过多个基线。在生成任务上RAG 相比 BART 更具体、更事实化。论文的人类评估也显示在 Jeopardy Question Generation 任务中评审认为 RAG 更事实的比例明显高于 BART。这些结果背后的重点是生成模型不是不能回答知识问题而是需要更可靠的知识入口。RAG 给了它一个入口。为什么 RAG 对今天仍然重要今天很多企业做大模型应用第一反应就是 RAG。原因很现实。企业有自己的知识库、文档、产品手册、合同、数据库说明、客服记录。它们不可能全部塞进模型参数里也不应该全部拿去训练。RAG 提供了一个更灵活的方案知识存在外部系统里模型负责理解问题、组织语言和综合信息。资料更新了只要更新索引用户追问时也可以返回引用来源。这就是为什么 RAG 常被称为大模型落地的第一块积木。RAG 也不是万能药很多人以为加了 RAG幻觉就没了。这不对。RAG 只是把问题拆开了。如果检索不到正确资料模型仍然可能答错。如果切分 chunk 不合理关键上下文可能被拆散。如果召回太多、排序太差模型可能被无关内容干扰。如果提示词没有约束引用方式模型也可能拿着资料继续自由发挥。所以一个好的 RAG 系统至少需要检索、重排、上下文组织、引用、拒答和评估一起设计。RAG 的价值不是让模型自动正确而是给模型一个更可靠的知识工作台。小结RAG 这篇论文可以记住四点。第一模型参数里的知识更新慢、来源不透明外部检索可以补上这部分短板。第二RAG 把 retriever 和 generator 结合起来让模型先查资料再生成答案。第三RAG-Sequence 和 RAG-Token 分别代表“整段共用资料”和“逐 token 动态依赖资料”的两种建模方式。第四今天工程上的 RAG 不一定完全复现论文训练方式但核心思想仍然来自这里。从这一篇开始我们进入“检索、工具与行动”阶段。模型不再只是闭着眼生成而是开始连接外部世界。最后2026 年一晃已经过半AI 大模型的热潮不仅没有降温反而持续升温金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像电商、制造、教育各行各业都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”早就告别单纯比拼模型参数正式进入落地应用时代。现在企业疯狂紧缺一类人才懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师岗位缺口大薪资待遇十分可观。风口再好不如手握高薪 offer 实在。行情火热普通人、程序员该怎样从零入门大模型抓住这波机会今天整理好【2026 最新版】AI 大模型全套免费学习资源覆盖零基础入门、项目实战、理论知识、大厂面试从基础一路进阶。所有资料分类归档没有多余杂料无套路免费分享给想要入局 AI 赛道的程序员与零基础小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化完整学习路线2、大模型经典书籍文档3、AI 大模型最新行业研究报告4、企业级实战项目 完整配套源码5、大厂大模型面试真题汇总6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】