RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将检索与生成协同结合的技术。当大模型（如DeepSeek、Qwen、GPT）需要生成文本时，会先从外部知识库中检索相关信息，再基于检索到的内容生成答案。
在知识库的构建过程中，RAG通过向量数据库和动态更新机制，实现了高效的知识检索与内容生成；而在知识图谱的构建中，RAG则借助GraphRAG、Graphusion等框架，实现了实体关系的精准抽取与图谱的深度融合。
一、RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是什么？RAG是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，旨在通过引入外部知识库，解决大语言模型的幻觉问题。
RAG的核心目标是让大语言模型（LLM）在回答问题时不再仅依赖训练时的固化知识，而是动态检索最新或特定领域的资料来辅助生成答案。
RAG结合了信息检索与生成模型，通过以下三阶段工作：
检索：从外部知识库（如文档、数据库）中搜索与问题相关的信息。
增强：将检索结果作为上下文输入，辅助生成模型理解问题背景。
生成：基于检索内容和模型自身知识，生成连贯、准确的回答。
Prompt + RAG 如何实战？结合 Prompt 工程与 RAG（检索增强生成） 的实战应用需围绕数据准备、检索优化、生成控制等环节展开。
一、数据准备与向量化
- 文档预处理与分块
文档预处理通过多模态数据清洗、词形还原与依存句法分析实现文本规范化；分块环节采用递归分割与语义边界识别技术，结合知识图谱关联优化，构建动态重叠的上下文连贯单元，以平衡检索效率与信息完整性。
# 依赖安装：pip install langchain langchain-text-splittersfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter# 示例长文本（替换为实际文本）text = """自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，涉及文本分析、机器翻译和情感分析等任务。分块技术可将长文本拆分为逻辑连贯的语义单元，便于后续处理。"""# 初始化递归分块器（块大小300字符，重叠50字符保持上下文）text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=300, chunk_overlap=50, separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？"] # 优先按段落/句子分界[2,4](@ref))# 执行分块chunks = text_splitter.split_text(text)# 打印分块结果for i, chunk in enumerate(chunks): print(f"Chunk {i+1}:\n{chunk}\n{'-'*50}")- 向量化与存储
向量化通过Embedding模型将非结构化数据（文本、图像等）映射为高维语义向量，存储则依托专用向量数据库（如ElasticSearch的dense_vector字段、Milvus）构建高效索引（HNSW、FAISS），支持近似最近邻搜索（ANN）实现大规模向量数据的快速相似性匹配。
# 依赖安装：pip install sentence-transformers faiss-cpufrom sentence_transformers import SentenceTransformerfrom langchain_community.vectorstores import FAISS# 1. 文本向量化（使用MiniLM-L6预训练模型）model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')embeddings = model.encode(chunks)# 2. 向量存储到FAISS索引库vector_db = FAISS.from_texts( texts=chunks, embedding=embeddings, metadatas=[{"source": "web_data"}] * len(chunks) # 可添加元数据)# 保存索引到本地vector_db.save_local("my_vector_db")# 示例查询：检索相似文本query = "什么是自然语言处理？"query_embedding = model.encode([query])scores, indices = vector_db.similarity_search_with_score(query_embedding, k=3)print(f"Top 3相似块：{indices}")二、检索优化技术
通过多路召回（如混合检索、HyDE改写、动态重排）提升查全率与排序质量，并利用上下文增强（知识图谱补充关系、指令级RAG动态生成Prompt）优化检索结果。
三、Prompt 工程实践
- 结构化输入设计
基于角色和场景进行约束，例如法律顾问角色与合同条款咨询场景，结合《民法典》第580条知识单元，通过“用户问题→检索知识→逻辑关联→生成答案”的思维链，分点解释并标注引用来源。
- 输出模版控制
通过预设模板化输出框架确保格式规范，并设置动态防护栏机制过滤敏感词与校验事实一致性，实现内容生成的安全性与合规性。
二、知识库和知识图谱
知识库（Knowledge Base）是什么？知识库是结构化、易操作的知识集群，通过系统性整合领域相关知识（如理论、事实、规则等），为问题求解、决策支持和知识共享提供基础平台。
RAG构建知识库的核心在于将外部知识检索与大语言模型生成能力结合，通过高效检索为生成提供上下文支持，从而提升答案的准确性和时效性。（实战的重点在文本分块Chunking和向量化Embedding）
1. 文本分块（Chunking）
文本分块是将长文本分割为较小、可管理的片段，以便更高效地处理和分析。
2. 向量化（Embedding）
向量化是将文本或数据映射为高维向量空间中的数值表示，以捕获语义特征。
RAG构建知识图谱的核心是通过结合检索技术与大语言模型（LLM），将外部知识库中的结构化与非结构化数据整合为图谱形式。知识图谱为RAG系统注入结构化推理能力，使其从“信息检索器”进化为“知识推理引擎”。
RAG构建知识图谱的关键在于检索与生成的协同，其流程包括：
- 数据预处理：将文档分割为文本块（chunking），并通过命名实体识别（NER）提取实体与关系。
- 知识图谱索引：基于提取的实体与关系，构建初始知识图谱后，运用聚类算法（例如Leiden算法）对图谱中的节点进行社区划分。
- 检索增强：在用户查询时，通过本地搜索（基于实体）或全局搜索（基于数据集主题）增强上下文，提升生成答案的准确性。
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