​在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的“幻觉”（Hallucinations）。为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG），它通过结合实时检索与内容生成的双重能力，显著提升AI的回答准确性。本文将深入探讨RAG的原理、技术架构、向量数据库的应用及其如何减少AI的常见问题，让读者全方位了解如何通过RAG实现更可靠、更贴近实际的内容生成。

01、RAG的核心理念：什么是检索增强生成？

简单来说，RAG是一种通过先检索再生成来提升回答准确性的AI方法。传统的AI生成内容通常基于模型的训练数据，但往往无法反映实时的动态信息，这可能导致回答与实际情况脱节。RAG则不同，它首先从知识库中检索出与问题相关的最新信息，然后基于这些信息生成回答。通过将检索式模型与生成式模型相结合，RAG不仅显著提升了内容的质量和准确性，也增强了模型在自然语言处理任务中的表现。

02、深入解析RAG的架构流程

RAG的流程分为两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。以下为RAG的详细工作步骤：

1. 检索阶段

2. 生成阶段

这种双重过程使得RAG生成的回答更具可信度，特别是在知识密集型或需要实时更新的领域中表现出色。

对比RAG与传统生成模式

在没有RAG的情况下，传统AI模型只能依赖已训练的静态数据来回答问题，缺乏对新知识的适应能力。这导致了生成的内容往往不够准确，甚至出现“幻觉”或“虚构”内容。而RAG通过引入实时信息，弥补了这一短板，为AI生成的内容增添了时效性和真实性。

03、什么是向量数据库？RAG工作流中的关键角色

向量数据库在RAG的检索阶段中起到至关重要的作用，它能够通过语义相似性高效地检索相关信息。与传统的关键词匹配系统不同，向量数据库将文本转化为高维空间中的向量，并将具有相似含义的文本向量放置在相邻位置，从而实现更精准的信息检索。

向量数据库示例

以下为向量数据库中一个数据点的结构示例：

{"id": 0,"vector": [0.01, -0.03, 0.15, ..., -0.08],"payload": {"company": "Apple Inc.","ticker": "AAPL","price": 175.50,"market_cap": "2.8T","industry": "Technology","pe_ratio": 28.5}}

04、RAG常用的距离度量方法

在向量数据库中，为了更准确地匹配信息，系统需要使用距离度量来衡量数据点之间的相似性。不同的距离度量适用于不同场景，以下是RAG常用的几种距离度量方法：

这些度量方法通过计算数据点间的相似性，确保RAG能够找到最匹配的信息，从而生成更精准的回答。

05、如何利用RAG减少AI幻觉与虚构问题？

在AI生成内容时，有时会产生“幻觉”，即看似合理但却错误的回答。例如：

这类问题源于模型试图根据已知的模式来预测回答，却无法访问实时或正确的信息。RAG通过将生成过程建立在外部信息检索之上，从根本上减少了这种错误。另外，RAG还能有效应对另一类问题，即“虚构”，即AI模型用错误的理由来支撑一个回答。RAG通过确保模型生成的内容基于实际检索的数据，降低了生成不准确信息的风险。

06、RAG实现步骤：从数据管理到向量数据库检索

以下是实现RAG的基本流程：

示例：Python实现RAG流程

以下为RAG流程的Python代码实现步骤：

Step 1：初始设置与配置

import pandas as pdfrom sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载句子嵌入模型encoder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

Step 2：数据清洗

# 读取JSON格式的数据df = pd.read_json('../../stock_data.json')df = pd.json_normalize(df['stocks'])df = df[df['company'].notna()]data = df.to_dict('records')

Step 3：初始化向量数据库

from qdrant_client import QdrantClient# 创建内存中的向量数据库qdrant = QdrantClient(":memory:")

Step 4：创建向量集合

# 创建集合以存储向量数据qdrant.recreate_collection(collection_name="top_stocks",vectors_cnotallow=models.VectorParams(size=encoder.get_sentence_embedding_dimension(),distance=models.Distance.COSINE))

Step 5：数据向量化并上传

# 向量化数据并上传至向量数据库valid_data = [doc for doc in,points=[models.PointStruct(id=idx,vector=encoder.encode(doc["company"]).tolist(),payload=doc) for idx, doc in enumerate(valid_data)])

Step 6：执行查询并检索结果

# 执行查询并获取相似结果query_prompt = "市值较高的科技公司"query_vector = encoder.encode(query_prompt).tolist()search_results = qdrant.search(collection_name="top_stocks",query_vector=query_vector,limit=3,with_payload=True)for result in search_results:print(f"公司：{result.payload['company']}，行业：{result.payload['industry']}，市值：{result.payload['market_cap']}")

结合检索结果进行生成

RAG还可以将检索结果传递给生成式模型，用于增强回答的准确性。例如：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="your_api_key")completion = client.chat.completions.create(model="LLaMA_CPP",messages=[{"role": "system", "content": "你是股票领域的专家，帮助用户选择股票并回答他们的问题。"},{"role": "user", "content": "NVIDIA的市值和市盈率是多少？"},{"role": "assistant", "content": str(search_results)}])print(completion.choices[0].message["content"])

通过RAG的检索增强，回答不仅限于模型训练的静态数据，还加入了最新的市场动态信息，使回答更加准确和实时。

07、结语

在追求AI内容生成准确性和可靠性的时代，RAG技术无疑是一项突破。通过将外部实时数据融入到生成过程，RAG显著降低了“幻觉”和“虚构”现象的发生，使AI生成的回答更具实际意义。结合向量数据库的语义搜索功能，RAG能够为用户提供更相关、更符合现实的信息。

RAG的检索与生成相结合，正推动AI走向更高层次的智能化应用，为需要知识密集型内容的场景提供了新的解决方案。

参考：

基咯咯

原文链接：​ ​​ ​