摘要：在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）被广泛应用于各种企业场景。然而，随着实际使用的深入，LLM的局限性逐渐显现出来，包括知识幻觉、推理能力不足、信息不精确等问题，无法满足企业对精准性和可靠性的高要求。在此背景下，RAG（检索增强生成）模式应运而生

摘要：在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）被广泛应用于各种企业场景。然而，随着实际使用的深入，LLM的局限性逐渐显现出来，包括知识幻觉、推理能力不足、信息不精确等问题，无法满足企业对精准性和可靠性的高要求。在此背景下，RAG（检索增强生成）模式应运而生。它通过结合外部知识库与大模型，能够显著减少知识幻觉，提升生成内容的准确性，为企业知识管理落地提供了新的解决思路。由于文章比较长，将分为上、中、下三部分发布，本文为上篇。

上篇 主要介绍RAG的基础理念，包括引子、为什么RAG、什么是RAG、如何落地RAG等内容。

中篇 主要介绍RAG的实施案例，包括航空业S公司、互联网T公司、电力行业N院等三个案例。

下篇 主要介绍RAG的未来思考，包括RAG的难点、RAG的未来、总结等内容。

引子

当ChatGPT在2022年底横空出世时，企业知识管理者们曾一度认为找到了"银弹"。国产DeepSeek也于2025年初爆红，成为人工智能及模型在企业落地的强力推动器。但很快，兴奋被现实浇灭——大模型在企业级应用中暴露出的问题，远比预想的更为棘手。

2024年初，某家电企业满怀期待地部署了最新的大语言模型系统，希望它能自动生成高质量的行业分析报告。但三个月后，技术团队却陷入尴尬——系统生成的报告中，30%的市场数据是"编造"的，某个重要案例的分析竟混淆了行业龙头和初创企业的核心业务。这并非个例，在金融、医疗、法律等专业领域，大模型"一本正经地胡说八道"的现象屡见不鲜。

企业知识管理正面临一个关键转折点：大语言模型（LLM）虽然展现出惊人的语言理解和生成能力，但当涉及需要精确性、时效性和专业深度的企业知识场景时，其"知识幻觉"（hallucination）问题就像房间里的大象，无法忽视。某制造业CIO的吐槽颇具代表性："我们不需要能写诗的AI，需要的是能准确说出螺栓扭矩参数的AI。"

正是在这样的背景下，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术开始进入企业视野。它不像某些宣传中"颠覆性创新"那般夸张，而是以一种务实的方式，将传统知识管理系统与现代大模型能力相结合。就像给博览群书但记忆模糊的学者配了一位专业的图书管理员，RAG通过实时检索外部知识库来"锚定"大模型的输出，使其既保持语言流畅性，又具备事实准确性。

这种"老酒装新瓶"的方法看似简单，却可能成为企业知识管理从"演示阶段"走向"生产阶段"的关键桥梁。本文将剥开RAG的技术洋葱，看看它如何解决企业知识落地的实际痛点，以及在实施过程中可能遇到的"坑"与"槛"。

为什么RAG

传统的大型语言模型（LLMs）虽然能够生成流畅的文本，但其知识受限于训练数据，存在静态知识局限和幻觉问题。例如，当模型被问及最新事件或专业领域知识时，可能生成错误答案。检索增强生成（RAG）通过动态检索外部知识库并整合到生成过程中，显著提升了模型的事实准确性和时效性。

RAG的核心优势在于：

知识动态更新：传统LLMs的参数固化后无法更新，而RAG通过实时检索（如维基百科或专业数据库）确保答案基于最新信息。

减少幻觉：通过检索证据支持生成过程，RAG降低了模型虚构事实的概率。例如，在开放域问答任务中，RAG的答案准确率比纯生成模型提高20%以上。

可解释性增强：RAG生成的答案可追溯至检索到的文档，便于用户验证来源。这在医疗、法律等高风险领域尤为重要。

此外，RAG能够高效利用海量数据。例如，Borgeaud等人证明，通过检索数万亿token的语料库，模型性能接近人工标注数据的水平。同时，RAG的灵活性使其适用于多种任务，如代码生成、长文本推理和多模态场景。

总之，RAG弥补了纯生成模型的固有缺陷，成为推动可信AI发展的关键技术。未来，结合自我反思和混合检索的改进方法将进一步扩展其应用边界。

什么是RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合信息检索与文本生成的混合模型架构，旨在提升语言模型在知识密集型任务中的表现（Lewis et al., 2020）。与传统的纯生成式语言模型（如GPT系列）不同，RAG在生成答案前，先从一个外部知识库（如维基百科、专业数据库或企业文档）中检索相关文档，再基于检索到的内容生成响应。这种方法有效解决了纯生成模型的三大核心问题：知识静态性、事实性错误（幻觉）和缺乏可解释性。

对于企业而言，如果把大语言模型比作一位已接受人类通识知识培养的名校毕业大学生，那么RAG就是为他配备了一个企业垂直、专业领域知识的外挂大脑。大语言模型只是“脑子好”，但还得继续“深造”，还要在企业中上“企业大学”，这样才能懂企业的know-how，才能在企业里做好交付的工作。这个比喻虽不完美，却直观揭示了RAG的核心机制——通过实时检索相关知识来"约束"和"增强"模型的生成过程。

一个典型的RAG系统由三个关键组件构成：

1.检索器：给定用户输入（如问题或指令），模型使用高效的检索器（如基于稠密向量检索的DPR模型）从海量文档中找出最相关的段落。例如，在开放域问答任务中，检索器可能返回与问题相关的维基百科片段。

2.知识库：是企业的"数字记忆宫殿"。这是一个包含大量信息的数据库或文档集合，可以是结构化的数据、非结构化的文本或多模态内容。知识库中的信息以向量形式存储，便于快速检索和匹配。

3.生成器：检索到的文档被输入生成模型（如BART或T5），模型结合检索内容和自身参数生成最终答案。这一过程允许模型动态引用外部知识，而非仅依赖训练时记忆的信息。

传统语言模型的参数一旦训练完成便无法更新，而RAG通过实时检索确保答案基于最新数据。例如，在回答关于2023年世界杯的问题时，RAG可直接检索最新赛事结果，而纯生成模型可能返回过时信息。

通过检索提供事实依据，RAG还能显著降低模型虚构答案的概率。实验表明，在事实核查任务（如FEVER数据集）中，RAG的准确率比纯生成模型高15%以上（Thorne et al., 2018）。

RAG的检索模块可适配不同领域知识库，适用于医疗、法律、编程等专业场景（Wang et al., 2023）。例如，REPLUG框架（Guu et al., 2020）通过黑盒检索增强通用模型，无需重新训练即可提升特定任务表现。

总之，RAG通过“检索-增强-生成”协同机制，实现了语言模型能力边界的突破。未来，随着多模态检索和高效索引技术的发展，RAG有望进一步推动可信AI的落地。

如何落地RAG

RAG究竟是如何实现的？

从上面关于RAG的定义就可以看出，RAG的基本流程可以分为三个核心阶段：检索、增强和生成（如图1所示）。这一机制通过让大语言模型在回答问题前先查询外部知识库，显著提升了生成内容的准确性和可靠性。

图1 RAG工作的基本流程

1. 检索（Retrieve）——从知识库中找答案

在检索阶段，系统首先将用户的问题转化为计算机能够理解的语义向量。这一步骤通常借助Embedding嵌入模型（如BERT或OpenAI的text-embedding-3-small）来完成。转换后的向量会被送入专门的向量知识库（如FAISS或Pinecone），系统会从中找出与问题最相关的知识片段。为了提高检索效果，现代RAG系统往往会采用混合检索策略，既考虑语义相似度，也保留传统关键词匹配的优势。同时，合理的知识切片方式（如按"问题-答案对"切分）也能大幅提升检索质量。

2. 增强（Augment）——给大模型“喂资料”

进入增强阶段后，系统会将检索到的最相关知识片段（通常3-5个）与用户的原始问题进行组合，构建成一个增强型的提示词Prompt。这个Prompt会明确要求大模型只能基于提供的资料进行回答，不能自行编造信息。为了进一步提升效果，一些高级RAG系统还会对检索结果进行二次加工，比如通过重排序模型筛选出最相关的片段，或者剔除冗余信息只保留核心内容。

构建增强Prompt示例：

3. 生成（Generate）——让大模型“有据可答”

最后的生成阶段是整个流程的关键。大语言模型（如GPT-4或Claude 3）会基于增强后的Prompt生成最终答案。为了确保可靠性，系统通常会强制模型在回答中标注引用来源，并设置置信度阈值来过滤低质量回答。生成完成后，还可能进行后处理校验，比如检查答案与检索内容的一致性，或者将输出格式标准化以便集成到企业系统中。

输出示例：

这种"先检索，后生成"的机制带来了几个显著优势：首先，它有效抑制了大模型的幻觉问题，因为模型只能基于检索到的真实资料进行回答；其次，知识库的更新可以实时生效，无需重新训练模型；最后，每个回答都能追溯到原始文档，这在医疗、法律等对准确性要求高的领域尤为重要。一个典型的例子是医疗咨询场景，当询问某种药物的禁忌症时，RAG系统会严格引用最新的药品说明书内容，而不是依赖模型可能过时的记忆。

期待：《面向人工智能的知识管理企业实施落地范式——检索增强生成RAG（上篇）》

期待：《面向人工智能的知识管理企业实施落地范式——检索增强生成RAG（下篇）》

来源：知识管理觉行者