使用RAG构建高质量知识库

摘要：在AI技术飞速发展的当下，RAG（检索增强生成）作为实用的前沿技术，正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理，从知识入库到检索的全流程，并结合公司考勤管理制度实例演示其应用，助你轻松掌握RAG技术，开启知识库建设新篇，快来一探

在AI技术飞速发展的当下，RAG（检索增强生成）作为实用的前沿技术，正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理，从知识入库到检索的全流程，并结合公司考勤管理制度实例演示其应用，助你轻松掌握RAG技术，开启知识库建设新篇，快来一探究竟吧！

在AI应用领域，各种新技术新名词层出不穷，但最实用的技术莫过于RAG了。

相信稍微接触过AI的同学都不会陌生，但要想用好RAG，还是有一定门槛。

今天咱们就来聊一聊RAG。

Retrieval-Augmented GenerationRAG是什么？

检索增强生成

Retrieval-Augmented Generation

一般用户在使用大模型的时候，其实只需要使用自然语言问问题，大模型就会返回相应的答案。

普通人使用大模型的方式

所以只要掌握好提示词工程，大多数场景就已经可以让大模型乖乖给你干活了。想了解提示词的同学，可以去看上一篇文章。

你真的会写提示词吗？高质量提示词指南来了！

但是大模型能回答的仅限于公域知识。如果你有一个私域文档，希望大模型根据文档的内容回答问题。要怎么搞？

也很简单，只要把文档丢给大模型让他参考就可以了。

带知识库的交互方式

比如，你有一个文档《公司考勤管理制度》，只需要把文档的内容全部复制粘贴到提示词中，并要求大模型参考知识回答问题即可。

但是，如果文档非常长，比如是一本书，没办法一次性丢给大模型参考，该怎么办？

这个时候就需要用到我们的 RAG（检索增强生成）技术了。

RAG

核心是把知识进行模块化存储，使用时按需召回最匹配的知识并作为上下文提供给大模型。RAG的好处提高准确性

通过引用外部知识库，RAG 能够弥补LLM 在特定领域知识或最新信息方面的不足，从而提高生成响应的准确性。更新鲜的信息

RAG 能够访问实时更新的外部数据源，使得模型生成的响应更加及时和符合最新情况。降低成本

与重新训练LLM相比，RAG 是一种更具成本效益的方式来增强LLM 的能力，因为它无需对模型进行大规模的重新训练。增强可解释性

RAG可以提供生成响应所依据的外部来源，增强了响应的可解释性和可信度。消除幻觉

基于确定性的知识能够让大模型的回答更加稳定，大幅度降低胡编乱造的可能性。RAG的技术原理

RAG技术入门非常简单，现在市面上很多的AI开发框架和智能体开发平台都内置了知识库能力，轻轻松松就可以搞出一个企业知识库，并且知识库的检索也能达到及格水平。

但AI技术的特点往往就是上手容易但深入困难，想要进一步优化你的私域知识库，就得适当了解RAG的技术原理，根据自己的实际情况选择更好的技术路径。

RAG的技术路径有很多种，但总体来说，可以划分为“知识入库”和“知识检索”两个大的板块。知识入库

知识入库质量的好坏，决定了知识检索的效果。

知识入库环节说明数据清洗去除无效数据，例如：外部链接、重复数据、特殊符号、无效信息等。数据分块针对不同的文档类型进行分块处理。比如按段落分块、按固定长度分块等。向量化把分块后的数据转化成向量并存储在向量数据库。

这里每一个步骤都足够复杂，咱们后面的系列文章会逐步进行讲解。知识检索

从向量数据库中查找对应的知识并作为上下文输入到大模型中。

知识检索环节说明向量检索把要检索的内容转化成向量，通过全文检索、稀疏向量检索、稠密向量检索等方式获得最相关的TopK个结果。重排通过对向量检索中召回的TopK歌结果进行二次精排和加工，最终找出最符合的几个结果。举个例子

现在有一个私域知识库文件

“公司考勤管理制度.pdf”XXX公司考勤管理制度
# 第一条目的为规范员工考勤管理，维护正常工作秩序，保障企业和员工的合法权益，根据《中华人民共和国劳动法》及相关法律法规，结合公司实际情况，制定本制度。
# 第二条适用范围本制度适用于公司全体正式员工、试用期员工及兼职员工。
# 第三条标准工作时间公司实行标准工时制，工作日为周一至周五，每日工作时间为：上午 09:00-12:00下午 13:00-18:00（含1小时午休）。特殊岗位或因工作需要调整工作时间的，需经人力资源部审批后执行。
# 第四条考勤方式员工需通过指纹打卡/人脸识别/企业微信签到等方式记录考勤，每日上下班各打卡一次。
因公外出或出差需提前提交《外出申请单》，经部门负责人审批后备案。
…附件：《外出申请单》人力资源部XXXX年XX月XX日

一. 数据清洗

删除文档中多余的链接、无效的文本、链接等。并且进行结构化的分段。方便后续分块。

清洗后的文档:

XXX公司考勤管理制度
# 第一条目的为规范员工…
# 第二条适用范围…
# 第三条标准工作时间…
# 第四条考勤方式员工需通过指纹打卡/人脸识别/企业微信签到等方式记录考勤，每日上下班各打卡一次。
因公外出或出差需提前提交《外出申请单》，经部门负责人审批后备案。…人力资源部XXXX年XX月XX日

二. 数据分块

咱们采用根据段落分块，既每个段落作为一个独立的分块。# block_01XXX公司考勤管理制度# block_02第一条目的为规范员工…# block_03第二条适用范围本制度适用于…# block_04第三条标准工作时间公司实行标准工时制，工作日为周一至周五，每日工作时间为：上午 09:00-12:00下午 13:00-18:00（含1小时午休）。…# block_05…

三. 向量化

使用嵌入模型（Embedding Model）把文档中的每个分块（block）转化成向量，并存储在向量数据库中。

转化后的向量大概长这样:

# block_01{ context: ‘XXX公司考勤管理制度’, vector: [ 0.11878310581111173, 0.9694947902934701, 0.16443679307243175, 0.5484226189097237, 0.9839246709011924, 0.5178387104937776, 0.8716926129208069, 0.5616972243831446, … ]}# block_02…

到这一步，我们的向量数据库中已经存储了完整的文档信息。

四. 向量检索

现在用户问了一个问题:

公司的上班时间是?

首先需要把”公司的上班时间是?”也转化成向量：{ context: ‘公司的上班时间是?’, vector: [ 0.24878310581111173, 0.5694947902934701, 0.58943679307243175, 0.2354226189097237, 0.4469246709011924, 0.3138387104937776, 0.6786926129208069, 0.4436972243831446, … ]}

然后去向量数据库检索，得到如下结果:

[{ id: “block_01”, context: “XXX公司考勤管理制度”, score: “0.7843”},{ id: “block_05”, context: “公司考勤方式…”, score: “0.334”}, { id: “block_04”, context: “第三条标准工作时间…”, score: “0.103”}]

其中score是当前分块与待查询值的距离，值越小，语义上越接近。

五. 重排

其实经过第四步，就已经可以找到我们想要的数据了，但很多时候文档会召回大量非常相似的内容。

向量数据库检索的时候，为了性能会牺牲部分检索的精度，也就意味着可能会召回许多完全不相关的内容，那么这个时候就需要用到重排。

重排简单来说就是优中选优，从之前召回的内容中，选择更加符合要求的TopK个结果。

重排后的结果:[{ id: “block_04”, context: “第三条，标准工作时间…”}]

六. 大模型回答

有了知识库的筛选结果，那么只需要把结果返回给大模型，由大模型进行回复即可。

# Data第三条标准工作时间公司实行标准工时制，工作日为周一至周五，每日工作时间为：

上午 09:00-12:00下午 13:00-18:00（含1小时午休）。

# Source《XXX公司考勤管理制度》

# Question公司上班时间是？