大模型“幻觉”终结者！揭秘RAG如何让AI从“会说话”变“有依据地说话”

RAG检索增强生成是一种让大模型在回答问题前先“查资料”的技术有效解决大模型可能“胡说八道”的“幻觉”问题。其核心流程包括从外部知识库检索相关内容、将内容作为上下文增强提供给大模型最后基于资料生成答案。RAG广泛应用于企业知识库问答、智能客服等领域是目前解决大模型可靠性问题的重要方案之一。上次我们讲到Prompt工程它解决的是我们“如何更好地向大模型提问”的问题。但在真实应用中还有一个更关键的问题 大模型的答案真的可靠吗这就引出了今天的主题——RAG。RAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文一般叫做“检索增强生成”。那么什么是RAG呢可以这样理解RAG就是在大模型回答问题之前先帮它“查资料”再根据资料生成答案。换句话说不是让模型“凭记忆回答”而是“带着参考资料回答”。我们都知道大模型虽然很强但也有一个明显的问题它可能会“胡说八道”幻觉比如编造不存在的论文给出错误的数据回答过时的信息而RAG的出现就是为了解决这个问题。它的核心流程其实很简单第一步检索Retrieval 从外部知识库中找到和问题最相关的内容第二步增强Augment 把这些内容作为“上下文”提供给大模型第三步生成Generate 基于这些真实资料生成最终答案也就是说RAG “查资料” “让模型回答”在我们日常使用中其实很多应用已经在用RAG企业知识库问答智能客服文档助手法律/医疗咨询系统这些场景有一个共同点不能出错或者必须尽量减少错误而RAG正是目前最主流的解决方案之一。如果说词元Token是模型的“计算单位”embedding是模型的“理解方式”Prompt工程是“沟通方式”那么RAG解决的就是 模型如何“获取外部知识”在互联网时代我们通过搜索引擎获取信息而在AI时代我们开始让模型自己去“搜索”再帮我们总结。一句话总结RAG就是让大模型从“会说话”变成“有依据地说话”。关注我每天一个什么是。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用