对于刚接触大模型的小白程序员，或是想快速落地大模型应用的开发者来说，RAG（检索增强生成）技术绝对是绕不开的核心知识点——2026年，随着大模型应用向精细化、安全化升级，RAG更是成为解决大模型痛点、降低落地门槛的关键技术。本文将从基础原理、核心模块、技术优势，到传统RAG的局限与Agentic RAG的突破，一步步拆解，适合小白入门、开发者查漏补缺，建议收藏备用！
简单来说，RAG（检索增强生成）技术的核心，就是通过结合Embeddings（嵌入技术）和向量数据库，为大模型“补充外部知识”——相当于给大模型配备了一个可随时更新、可追溯的“外挂知识库”，从根本上解决了传统大模型的幻觉、时效性不足、数据安全三大核心痛点。完整的RAG系统包含文件读取、知识库构建、大模型微调和知识问答四大核心模块，相较于纯微调方案，具有可扩展、准确率高、可控性强等显著优势。而2026年热门的Agentic RAG（智能代理RAG），则通过引入智能化行为，解决了传统RAG的局限，让整个系统更健壮、更适配复杂场景，成为当下RAG技术的主流升级方向。
1、LLM的不足
尽管 LLM 已展现出显著的能力，但以下几个挑战依然值得关注：
- 幻觉问题：LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本，这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出，即所谓的“郑重其事的虚构陈述”；
- 时效性问题：随着 LLM 规模扩大，训练成本与周期相应增加。鉴于此，包含最新信息的数据难以融入模型训练过程，导致 LLM 在应对诸如“请推荐当前热门影片”等时间敏感性问题时力有未逮；
- 数据安全问题：通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能；
2、RAG为何物？
RAG架构结合了Embeddings和向量数据库技术。Embeddings是将文字转换为向量编码，这些向量存储在向量数据库中，以便于于相似度计算和快速查找。当接收到用户输入时，AI会根据输入向量在数据库中找到最相似的向量，也就是相关的知识片段，随后，这些片段会与大模型的智慧相结合，为用户生成更精确和全面的回答。
3、RAG 主要包含哪些模块?
- 模块一：版面分析
- 本地知识文件读取（pdf、txt、html、doc、excel、png、jpg、语音等）
- 知识文件复原
- 模块二：知识库构建
- 知识文本分割，并构建Doc文本
- Doc文本 embedding
- Doc文本 构建索引
- 模块三：大模型微调
- 模块四：基于RAG的知识问答
- 用户query embedding
- query 召回
- query 排序
- 将 Top K 个相关的 Doc 进行拼接，构建 context
- 基于 query 和 context 构建 Prompt
- 将 prompt 喂给大模型生成答案
4、RAG 的优势
RAG（检索增强生成）方法赋予了开发者无需为每个特定任务重新训练大型模型的能力，仅需连接外部知识库，即可为模型注入额外的信息资源，从而显著提升其回答的精确度。这一方法尤其适用于那些高度依赖专业知识的任务。
以下是 RAG 模型的主要优势：
- 可扩展性：减小模型规模及训练开销，同时简化知识库的扩容更新过程。
- 准确性：通过引用信息源，用户能够核查答案的可信度，进而增强对模型输出结果的信任感。
- 可控性：支持知识内容的灵活更新与个性化配置。
- 可解释性：展示模型预测所依赖的检索条目，增进理解与透明度。
- 多功能性：RAG 能够适应多种应用场景的微调与定制，涵盖问答、文本摘要、对话系统等领域。
- 时效性：运用检索技术捕捉最新信息动态，确保回答既即时又准确，相比仅依赖固有训练数据的语言模型具有明显优势。
- 领域定制性：通过对接特定行业或领域的文本数据集，RAG 能够提供针对性的专业知识支持。
- 安全性：通过在数据库层面实施角色划分与安全管控，RAG 有效强化了对数据使用的管理，相较于微调模型在数据权限管理上的潜在模糊性，展现出更高的安全性。
一句话总结，RAG就是给大模型它原本数据集中没有的知识。
5、RAG典型场景
6、传统 RAG 存在问题
- 它只检索一次并生成一次。如果上下文信息不足，无法动态搜索更多信息。
- 无法处理复杂查询的推理问题。
- 系统无法根据问题调整其策略。
7、Agentic RAG的解决之道
Agentic RAG 尝试解决这些问题。
以下图示展示了它与传统 RAG 的不同之处。
核心思想是在 RAG 的每个阶段引入智能化（Agentic）行为。
第 1-2 步）Agent 会重写查询（如纠正拼写错误等）。
第 3-8 步）Agent 决定是否需要更多上下文信息：
- 如果不需要，重写后的查询直接发送给 LLM。
- 如果需要，智能代理会找到最佳的外部来源以获取上下文，并将其传递给 LLM。
第 9 步）系统生成响应。
第 10-12 步）智能代理检查答案是否相关：
- 如果相关，则返回响应。
- 如果不相关，则返回第 1 步重新开始。
这一过程会重复几次，直到得到合适的回答，或者系统承认无法回答该查询为止。
这使得 RAG 更加健壮，因为 Agent 可以确保每个环节的结果都与目标一致。
需要说明的是，上图只是 Agentic RAG 系统众多架构之一。
你可以根据具体的使用场景对其进行调整和适配。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
- ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
- ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
- ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
- ✅ 大模型当下最新行业报告
- ✅ 真实大厂面试真题
- ✅ 2025 最新岗位需求图谱
所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~
① 全套AI大模型应用开发视频教程
（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）
② 大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
③ 大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
⑤ 大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取？
为什么大家都在学大模型？
最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！
不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
 的巧妙用法)
