RAG 核心概念与原理

什么是 RAG？

RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术架构。

简单来说，RAG = 大模型 (LLM) + 外挂知识库 (Knowledge Base)。

它允许大模型在回答问题之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文（Context）提供给模型，从而生成更准确、更相关的回答。

为什么需要 RAG？

大模型（LLM）虽然强大，但存在以下“原罪”：

1. 知识幻觉 (Hallucination)：模型可能会一本正经地胡说八道，编造事实。
2. 知识滞后 (Knowledge Cutoff)：模型的训练数据截止到某个时间点，无法回答最新的新闻或数据。
3. 私有数据缺失 (Private Data)：通用大模型没有企业内部的文档、邮件、数据库等私有数据。
4. 长上下文限制 (Context Window)：虽然现在的模型上下文越来越长，但将海量知识库全部塞入 Prompt 依然不现实且昂贵。

RAG 通过引入外部知识库，完美解决了上述问题。

RAG 的核心架构

RAG 的工作流程通常包含三个核心阶段：

1. 索引阶段 (Indexing)

这是离线数据处理过程，目的是构建可检索的知识库。

• 数据加载 (Load)：从 PDF、Word、网页、数据库等源加载数据。
• 文本切分 (Split/Chunk)：将长文本切分成较小的片段（Chunks），以便模型处理。
• 向量化 (Embedding)：使用 Embedding 模型将文本片段转化为高维向量（Vectors）。
• 存储 (Store)：将向量和原始文本存入向量数据库（Vector DB）。

2. 检索阶段 (Retrieval)

这是在线交互过程的第一步。

• 用户提问：用户输入问题（Query）。
• 查询向量化：将用户的 Query 也转化为向量。
• 相似度搜索：在向量数据库中查找与 Query 向量最相似的 Top-K 个文档片段。

3. 生成阶段 (Generation)

这是在线交互的最后一步。

• 构建 Prompt：将检索到的文档片段（Context）和用户问题（Query）组合成一个完整的 Prompt。
• LLM 生成：将 Prompt 发送给大模型，模型根据提供的上下文生成最终答案。

这里的 Golang 优势

虽然 Python 在 AI 领域占据主导地位，但在 RAG 的工程化落地（尤其是高性能、高并发场景）中，Golang 具有独特优势：

• 并发性能：Golang 的 Goroutine 机制非常适合处理大规模数据的并发加载、清洗和向量化。
• 部署便捷：编译为单一二进制文件，无依赖地狱，适合容器化部署。
• 微服务生态：Golang 是云原生时代的通用语言，更容易集成到现有的微服务架构中。

接下来，我们将使用 Golang 从零构建一个 RAG 系统。