什么是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）？

RAG = 先用“检索器”快速找出与问题最相关的外部知识片段，再把“片段+问题”一起喂给“生成器”，让大模型在最新、最专的知识边界内作答，从而降低幻觉、提升时效与可解释性。

详细分步解析

1) 数据准备与索引（离线）

• 语料切分（chunking）：把长文档切成合适长度的段（例如 100–500 tokens），太短丢失上下文，太长检索效率低。
• 嵌入模型（embedder）：常用 sentence-transformers、DPR 类模型或任意能产生高质量语义向量的模型。
• 向量索引/DB：FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate 等。FAISS 是最常见的开源高性能库。
• 元数据存储：每个向量对应原文片段 + 源信息（文档 id、段落偏移、时间戳等），用于返回引用/溯源。

2) 检索器（在线）

• 编码查询：用同一或兼容的 embedder 将查询转成向量。
• 检索 top-k：通常 k 在 3–50 之间，取决于生成器的上下文容量与延迟预算。
• 混合检索：可以先用 BM25（稀疏）快速过滤，再用向量检索排序（稠密）；或同时使用二者融合以提高召回与精准度。

3) 可选重排（reranking）

• Lightweight：基于相似度阈值或规则过滤无关片段。
• Cross-encoder：用跨编码器（cross-encoder）对 query+passage 配对进行逐对打分、再选 top-m 作最终输入（代价高但效果好）。

4) 生成器（conditioning & fusion）

• 主要变体（来自 RAG 论文）：
• RAG-Sequence：为整条生成序列条件于同一组检索到的 passages。
• RAG-Token：允许每生成一个 token 时利用不同的检索结果（更灵活但复杂）。
• 原始论文比较了这些方案并在多个知识型任务上给出优势证据。
• Fusion 方法：
• Concat（简单拼接）：把 passages 串联到 prompt 前/后；适合小 k。
• Fusion-in-Decoder (FiD)：对每个 passage 单独编码，然后在 decoder 端融合它们的表示，被证明对问答等任务很有效

5) 输出与溯源

• 返回生成文本同时附上“证据片段/来源链接/置信度”，方便人工校验和合规。RAG 的一个重要目的就是让知识可更新且有追溯路径。