【RAG 详解：让模型学会“查资料”】

上一篇： LangChain 核心组件梳理：从模块到流程

一、问题：模型如何获取“它不知道的信息”？

在上一篇中，我们已经了解了：

LangChain 可以将 AI 任务拆解为多个步骤，将组件链接起来并组织成完整流程。

但还有一个关键问题没有解决：

模型如何获取“它不知道的信息”？

比如：

• 本地文档

• 企业知识库

• 实时数据

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LLM的训练数据有截止日期，它无法回答关于你公司内部流程的问题，也无法告诉你今天发生了什么。
原生 LLM 就像一个知识渊博但“与世隔绝”的专家——它的知识停留在训练完成的那一刻。

举个例子：假设你问 ChatGPT：“我们公司今年的年假政策是什么？”它会礼貌地告诉你它不知道，或者更糟——编造一个听起来合理但完全错误的答案（这就是“幻觉”）。因为它从未见过你们公司的内部员工手册。

这就引出了本文的核心内容：

RAG（检索增强生成）

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二、RAG 是什么？

RAG = 检索（Retrieval） + 生成（Generation）

核心流程：

用户提问 → 检索相关内容 → 作为上下文输入模型 → 生成答案

举个例子：想象你在写一篇论文。

纯 LLM 模式：你不查任何资料，全凭记忆写。写到后面可能记错了某个年份，或者漏掉了重要观点。

RAG 模式：你先去图书馆，找到几本最相关的参考书，把关键段落复印下来，摊在桌上。然后你一边看这些资料，一边写论文。这样写出来的内容准确、有据可查。

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本质变化：

以前：
模型“凭记忆回答”——容易产生幻觉，信息陈旧

现在：
模型“查资料再回答”——基于实时、可信的参考资料

这就像给模型配备了一个专属图书管理员：每次提问时，管理员先去资料库里找到最相关的几页内容，递到模型面前，模型再据此作答。

三、RAG 的完整流程

RAG 通常分为两个阶段，理解这个流程是掌握 RAG 的关键。

1. 离线数据准备阶段

   加载文档 → 切分文本 → 向量化 → 存入向量数据库

这个阶段的目标是：把私有知识库“翻译”成模型能检索的形式。

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举个例子：假设你要把一本 300 页的《公司员工手册》变成 RAG 知识库。

• 加载文档：把 PDF 文件读进来。

• 切分文本：300 页太长，一次塞给模型它看不过来（上下文窗口有限）。所以要把它切成一段一段，比如每段约 200 个 Token，像把一本大书剪成一张张卡片。

• 向量化：把每张“卡片”上的文字转换成一串数字（向量），让计算机能“理解”它的含义。

• 存入向量数据库：把所有卡片和它们的数字指纹（向量）存进一个专门用来快速搜索的仓库。

2. 在线检索阶段

   用户提问 → 问题向量化 → 相似度检索 → 获取相关内容 → 组装 Prompt → 生成答案

这个阶段的目标是：根据用户问题，找到最相关的资料，让模型据此回答。

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继续上面的例子：现在有员工问：“年假怎么申请？”

• 系统把“年假怎么申请？”也转换成一串数字（向量）。

• 在向量仓库里找哪些卡片上的向量和这个问题向量最“接近”。

• 找到最相似的那几张卡片——上面写的恰好就是年假政策的内容。

• 把这些卡片内容和问题一起打包，告诉模型：“嘿，参考这些资料来回答用户的问题。”

• 模型看完资料，给出准确答案：“您可以在 OA 系统中提交年假申请，每年享有 10 天年假……”

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我们可以理解为：

“先建索引，再查询”——和搜索引擎的原理异曲同工。

下面这张图清晰地展示了完整流程：

四、Embedding（向量化）

1.什么是Embedding？

Embedding 的核心思想是：把人类语言的“语义”转换为计算机能计算的“数字”。

举个例子：

“我喜欢猫” → [0.12, 0.98, -0.34, …]
这个数字列表就是向量，它的维度通常是固定的（比如 OpenAI 的 text-embedding-3-large 模型生成 3072 维向量）

一个形象的理解方式：想象你要向一个外星人描述各种动物的特征。外星人不认识文字，只懂数字。于是你发明了一套编码系统：

“毛茸茸” → +0.8

“会喵喵叫” → +0.9

“喜欢抓老鼠” → +0.7

“汪汪叫” → -0.8

那么“猫”的描述可能就接近 [0.8, 0.9, 0.7, -0.8]，而“狗”的描述则是 [0.7, -0.9, -0.5, 0.9]。

Embedding 模型做的事情更复杂、更精确，但原理是一样的——用数字来代表含义。

2.为什么需要？
->用于计算语义相似度

在向量空间中，含义相近的文本，其向量也彼此接近。我们可以用余弦相似度来度量两个向量的“方向一致性”——方向越一致，语义越相似。

实验一下：

“猫是一种可爱的宠物” → 向量 A

“狗是人类忠实的朋友” → 向量 B

“今天天气真好” → 向量 C

计算相似度你会发现：A 和 B 的相似度较高（都是关于宠物的），而它们和 C 的相似度都很低。这就是向量检索的基础。

理解
把“语义相似”变成“向量接近”

这使得计算机可以用数学方法完成“找意思相近的内容”这种原本只有人类才能做的事。

五、向量数据库

1.作用

存储向量，并支持高效的相似度搜索。

一篇文档转换成一个 1536 维的向量，一百万篇文档就是约 1.5GB 的纯向量数据。如何在海量向量中快速找到与查询最相似的几条？这就是向量数据库的专长。

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传统数据库 vs 向量数据库
用一个找电影的例子来理解：

传统数据库（如 MySQL）：

你输入：SELECT * FROM movies WHERE title LIKE '%爱情%'

它返回：所有标题里包含“爱情”两个字的电影。

问题来了：《泰坦尼克号》标题里没有“爱情”，但它确实是一部爱情片，传统数据库找不到它。

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向量数据库：

你把《泰坦尼克号》的剧情简介转换成向量存进去。

你输入：“推荐一些感人的爱情电影” → 转换成向量

向量数据库计算发现，《泰坦尼克号》的剧情向量和你的查询向量方向很接近，于是把它推荐给你——哪怕标题里压根没有“爱情”二字
将两者比较：

对比维度	传统数据库	向量数据库
匹配方式	关键词精确匹配	语义相似匹配
查询示例	WHERE name = '苹果'	“一种红色的水果”也能找到“苹果”相关文档
语义理解能力	不懂“含义”，仅做字面匹配	理解“语义”，可基于上下文和意图检索
典型工具 / 集成	MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库	Chroma、Redis（RediSearch）、Pinecone、Milvus 等（LangChain 均支持集成）

我们可以理解为：

向量数据库是一个“按语义搜索”的数据库

六、RAG 中的 Prompt

1.问题：

模型本身并不知道：

哪部分是用户的问题

哪部分是我们提供的参考资料

应该基于什么来回答

所以我们需要用 Prompt 明确告诉模型

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错误的 Prompt 写法（没有区分角色）：

数据库表怎么设计的？
（后面跟着一大堆检索出来的文档内容）
模型会困惑：“我是应该直接回答数据库设计的问题，还是总结这些资料？”结果可能是它忽略了资料，凭自己的知识回答，完全丧失了 RAG 的意义。

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正确的 Prompt 写法：

根据以下检索到的上下文片段来回答问题。
如果你不知道答案，就说你不知道。
最多只用三句话，回答要简明扼要。

问题：{question}
上下文：{context}

答案：{anwer}

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这样模型就清楚了用户的需求：

角色(Role)：我是一个基于资料回答的助手

输入(Intput)：问题是 X，参考资料是 Y

输出要求( Limit)：简明扼要，不超过三句，不知道就说不知道

2. 本质：

让模型“基于资料回答”，而不是自己发挥。

这种 Prompt 设计是 RAG 效果的关键——既要让模型充分参考上下文，又要约束它不胡编乱造。

七、用 LangChain 实现 RAG

我们用 LangChain 的组件来完整实现一个 RAG 流程。

步骤：

加载文档 → 切分文本 → 向量化存储 → 创建检索器 → 构建 RAG 链 → 生成答案

我们可以看段实现 RAG的完整代码：

fromlangchain_openaiimportOpenAIEmbeddings,ChatOpenAIfromlangchain_redisimportRedisConfig,RedisVectorStorefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthroughfromlangchain_community.document_loadersimportUnstructuredMarkdownLoaderfromlangchain_text_splittersimportCharacterTextSplitter

1. 加载文档

#UnstructuredMarkdownLoader 专门用于MD文档#PDF文档可用 PyPDFLoaderloader=UnstructuredMarkdownLoader("./knowledge.md")data=loader.load()

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2. 切分文本（按 Token 数切分，保持语义完整性）

# ⽣成分割器text_splitter=CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(encoding_name="cl100k_base",#cl100k_base 是一种默认的编码格式chunk_size=200,#块大小chunk_overlap=50#块与块之间的重叠长度)documents=text_splitter.split_documents(data)

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3. 定义嵌入模型

我们可以直接在LangChain官网搜索我们需要的嵌入模型以及如何安装和使用（需要魔法）

#这里使用OpenAi的text-embedding-3-largeembeddings=OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")

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4. 配置 Redis 向量存储

# Redis向量存储相关配置config=RedisConfig(index_name="my_knowledge_base",redis_url="redis://localhost:6666",)vector_store=RedisVectorStore(embeddings,config=config)

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5. 将文档存入向量库（离线阶段完成）

vector_store.add_documents(documents)

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6. 创建检索器

#通过调⽤向量数据库的as_retriever ⽅法，将向量存储⽤作检索器retriever=vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k":4})

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7. 定义提示词模板

# 提示词模板prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("human","""根据以下上下文回答问题。如果你不知道答案，就说不知道。 问题：{question} 上下文：{context} 答案：""")])

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8. 定义文档格式化函数

#将检索到的文档转化成文本传递给提示词模板defformat_docs(docs):return"\n\n".join(doc.page_contentfordocindocs)

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9. 构建 RAG 链

#自己尝试可以使用国产的千问，配置好apikey#model =ChatTongyi(model="qwen-turbo")model=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")chain=(# 检索器+format_docs 分支1# question 分支2：RunnablePassthrough()在链中透传数据{"context":retriever|format_docs,"question":RunnablePassthrough()}|prompt|model|StrOutputParser())

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10. 结果演示

forchunkinchain.stream("数据库表怎么设计的？"):print(chunk,end="",flush=True)

运行效果示例：
假设你的 knowledge.md 文档中有这样一段内容：

数据库表设计遵循第三范式，主要分为用户表、订单表、商品表。用户表包含用户ID、姓名、注册时间等字段。订单表通过用户ID与用户表关联，商品表通过商品ID与订单表关联。 当你运行代码并提问“数据库表怎么设计的？”时，系统会： 检索出上述这段最相关的内容 将其作为上下文喂给 LLM 模型据此生成答案，比如： 数据库设计采用第三范式，主要包含用户表（存储用户基本信息）、 订单表（记录订单数据，通过用户ID关联用户表）和商品表通过商品ID关联订单表）。

八、RAG 的本质

RAG = 模型能力 + 外部知识

我们也可以理解为：

RAG 并没有提升模型“智商”，它只是：让模型“看资料再回答”

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举个例子，期末考试分开闭卷：

纯 LLM：一个闭卷考试的学生，只能靠记忆答题。

RAG：一个开卷考试的学生，可以翻书找答案。

显然，对于需要精确、实时、私有知识的问题，开卷考试的成绩会好得多

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九、小结

从上文我们可以了解到RAG的总流程：

问题 → 检索 → 上下文 → 生成

这是一个“最小可运行 RAG Demo”，实际生产中还需要考虑缓存、召回优化、重排序等问题。

还有RAG 的优势：

• 减少幻觉：答案有据可查，不再凭空编造

• 支持私有数据：企业文档、个人笔记都可以成为知识源

• 提高准确性：基于实时、相关的信息作答

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LangChain 为 RAG 提供了完整的组件支持：

组件 作用
Document Loaders ——>加载多种格式的文档
Text Splitters——>将长文档切分为语义完整的块
Embeddings——>将文本转换为向量
Vector Stores——>存储向量并支持相似度检索
Retrievers——>统一的检索接口

今天的分享就到这里，下章再会~