内容纲要
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前构建强大问答系统和知识对齐模型的核心范式。它结合了「信息检索」和「生成式模型」的优点，极大提升了 LLM（大语言模型）在处理开放域问答、多轮对话、知识问答等任务的能力。
🧠 向量检索的基础知识（RAG 的第一块基石）
1. 什么是向量检索（Vector Retrieval）？
向量检索是一种通过“相似度”而不是“关键词”来找信息的方法。它的核心逻辑是：
把所有数据（文本、图片等）都转成向量，然后用户查询时也转成向量，在向量空间中寻找“最近”的内容返回。
比喻一下：
就像你脑海中记得一个人长相，当看到一个相似的人你会觉得“这是不是他？”——这就是向量相似的感觉。
2. 为什么向量检索是 RAG 的基石？
RAG 的核心流程如下：
用户输入问题 → 编码为向量 → 去向量库检索相关文档 → 把文档+问题一起送给大模型 → 大模型生成答案所以，向量检索的质量，直接决定了 RAG 的知识获取能力！
🔍 向量检索基础流程（4步走）
Step 1：文本向量化（Embedding）
- 将文本（如一段说明、一篇文档）通过 Embedding 模型转换为向量，比如一个 768 维的数组。
- 常见模型有：
- OpenAI Ada 模型
- Sentence-BERT
- BGE、E5 等中文开源 Embedding 模型
Step 2：向量存储（向量数据库）
- 把所有文档的向量存到向量数据库中，支持快速近似搜索。
- 常见数据库：
- Faiss（轻量、可本地部署）
- Milvus（国产开源，支持亿级数据）
- Weaviate、Qdrant、Pinecone（SaaS 友好）
Step 3：相似度搜索
- 用户问题 → 嵌入向量 → 和数据库中所有向量比较（通常是余弦相似度）
- 找出前K个最相关的文档返回（Top-K）
Step 4：结果返回给大模型
- 将这 Top-K 段文档 + 原始问题拼接成 Prompt，送入 LLM 生成答案。
🧮 小例子：向量检索过程
假设我们有以下三条文本：
- “苹果是一种水果。”
- “乔布斯创办了苹果公司。”
- “香蕉是黄色的。”
当你提问「苹果是谁创办的？」：
- 你的问题嵌入成向量后，在向量空间中更接近第二条。
- 所以，系统会返回第二条文本给大模型，它就能生成：“乔布斯创办了苹果公司。”
🚧 常见挑战
- 召回不准：Embedding 模型不好，无法抓住语义。
- 冗余文档：返回太多无关内容，增加干扰。
- Chunk 粒度问题：分段粒度不对，影响检索效果。
- 语境缺失：检索到的内容没法直接回答问题。
✅ 向量检索实战 tips
- 用高质量的多语言或中文 Embedding 模型（如
bge-base-zh、text2vec） - 文档预处理时，注意：
- 分段要自然（句子完整）
- 可用 sliding window 增强语境
- 记得做Embedding 向量归一化（对余弦相似度有帮助）
- Top-K 选太多或太少都会影响最终结果，推荐
K=3~5起步
📦 结语
RAG 的强大，在于它用 LLM 做生成、用向量检索做记忆，就像给大模型加了“外脑”。
而这个“外脑”的质量，就建立在向量检索的质量之上。
如果你掌握了向量检索，就等于掌握了 RAG 的一半功力！
