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Agent设计模式——第 14 章：知识检索（RAG）
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原文中文，约13300字，阅读约需32分钟。
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内容提要
知识检索（RAG）增强了大语言模型（LLM）的能力，使其能够实时访问外部信息，克服静态训练数据的局限。RAG通过检索相关信息并整合到生成的响应中，提高了准确性和可信度，广泛应用于企业搜索和客户支持等领域。
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关键要点
- 知识检索（RAG）增强了大语言模型（LLM）的能力，使其能够实时访问外部信息。
- RAG 通过检索相关信息并整合到生成的响应中，提高了准确性和可信度。
- RAG 允许 LLM 访问最新信息，克服了静态训练数据的限制。
- RAG 通过语义搜索理解用户意图，提供更准确的答案。
- 嵌入是文本的数值表示，帮助捕捉文本片段的语义含义和关系。
- 文本相似度和语义相似度在 RAG 中用于找到与用户查询最相关的信息。
- 文档分块将大型文档分解为小块，以提高检索效率。
- 向量数据库专门用于存储和查询嵌入，支持语义搜索。
- RAG 的挑战包括信息分散、检索质量和知识库的维护。
- GraphRAG 利用知识图谱回答复杂查询，提供更准确的上下文。
- Agentic RAG 引入推理层，主动验证和协调检索的信息，确保更可靠的答案。
- RAG 的实际应用包括企业搜索、客户支持和个性化推荐。
- RAG 使 LLM 能够生成基于可验证事实的响应，增强了信任和实用性。
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延伸问答
知识检索（RAG）如何增强大语言模型的能力？
知识检索（RAG）使大语言模型能够实时访问外部信息，克服静态训练数据的局限，从而提高输出的准确性和可信度。
RAG的工作原理是什么？
RAG通过在生成响应前检索相关信息并将其整合到提示中，允许大语言模型提供更准确和可验证的答案。
RAG在企业搜索中的应用有哪些？
RAG可以用于开发内部聊天机器人，利用公司文档响应员工查询，提高信息检索的效率和准确性。
RAG面临哪些挑战？
RAG的挑战包括信息分散、检索质量、知识库维护的复杂性，以及需要定期更新以保持信息的准确性。
什么是Agentic RAG，它有什么优势？
Agentic RAG引入了推理层，能够主动验证和协调检索的信息，从而提供更准确和可靠的答案。
RAG如何减少生成虚假信息的风险？
RAG通过将响应建立在可验证的数据上，减少了生成虚假信息的风险，确保答案的准确性。
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