摘要：在大模型时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为提升模型知识深度与事实准确性的关键方案。 它不仅让模型“少胡说八道”，还能真正做到“有据可依”。 本文将带你系统梳理 RAG 的核心逻辑、优化策略与评估方法
在大模型时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 已成为提升模型知识深度与事实准确性的关键方案。 它不仅让模型“少胡说八道”，还能真正做到“有据可依”。 本文将带你系统梳理 RAG 的核心逻辑、优化策略与评估方法，从召回到生成，一步步构建高质量的智能知识问答体系。
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 与大语言模型（LLM）的底层逻辑一致：
将文本语义化后转化为 向量（embedding）， 通过 向量间相似度（通常为余弦相似度） 判断语义关联。
系统通过检索最相关的外部知识，再由大模型基于这些知识生成最终回答。
✅ 优秀的 RAG 模型在 Recall@K 和 MRR 上表现较高，同时保持检索结果的多样性。
指标含义Rouge-L / BLEU文本与参考答案的 n-gram 重叠度BERTScore / Embedding Similarity基于语义向量的文本相似度Factuality检查生成内容是否符合检索事实Diversity语言自然度与生成多样性Hallucination Rate模型幻觉（编造信息）的比例人工标注者通常从以下维度打分：
• 准确性（Correctness）• 连贯性（Coherence）• 完整性（Completeness）• 相关性（Relevance）• 流畅性（Fluency）常用 Likert 5分或7分制，与自动指标结合综合加权。
优化目标：
检索更准：召回覆盖率高、排序准确上下文更稳：文档干净、冗余少生成更真：幻觉率低、语义连贯评估目标：
通过多维指标量化 “召回—生成—事实一致性” 的全链路质量， 结合 自动评估 + 人类评估，实现持续闭环优化。
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来源：玩透AI大模型一点号