RAG（检索增强生成）技术通过集成外部知识库，有效解决大模型在面对幻觉、最新知识及复杂任务时的不足。其工作流程包括：用户提问→理解问题意图→检索知识库相关文档→整合文档形成提示词→大模型生成精确答案。本文全面介绍了RAG方案、优化手段、评估指标、常用向量数据库及框架，为读者提供了系统学习RAG的完整路径。
最近一年，LLM展示了强大的能力，但是面对幻觉、最新的知识以及复杂任务时往往略显不足。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）通过集成外部知识库来解决类似问题，取得了很不错的效果。
这里，我整理RAG相关的方案、优化手段、评估指标等内容，以便对RAG有更全面的了解。此外，也介绍了最常用的一些向量数据库和RAG框架。
RAG（检索增强生成）技术
传统的方式是问题通过解析后形成问题正文然后传导给大模型，大模型完成回答
RAG又称为“检索增强生成”。RAG流程，我们需要从整个流程来回溯一下：
- 1、首先用户提出问题，这个问题从始至终不会发生变化
- 2、然后我们需要理解用户的问题，知道用户提问的意图和方向
- 3、接下来就是我们需要根据用户的问题，去检索我们的知识库，找到与用户问题相关的信息，查找出与之相关的的文档或者文本内容
- 4、最后我们需要将这些文档或者文本内容进行整合，组成一个完整的提示词，提供给大语言模型用于生成
- 5、最后通过大语言模型生成相对精确的答案，返回给用户
我把RAG学习全流程已经整理📚好了，希望对大家有帮助！
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
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