5.1 检索增强生成原理

5.1.1 检索增强生成的定义与动机

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与语言模型生成相结合的技术。它允许模型在生成答案时参考外部知识源，从而克服模型知识的局限性。

RAG 解决的核心问题：

• 知识时效性：模型训练数据有截止日期，无法获知最新信息

• 知识准确性：模型可能产生幻觉，检索提供事实依据

• 知识专业性：通用模型可能缺乏特定领域的深度知识

• 知识可控性：可以精确控制模型能够访问的知识范围

5.1.2 检索增强生成的基本架构

标准 RAG 流程：

1. 查询处理：理解和转换用户查询

2. 信息检索：从知识库检索相关内容

3. 上下文构建：将检索内容组装到提示词中

4. 模型生成：模型基于增强的上下文生成答案

5. 输出响应：返回生成的答案

5.1.3 检索增强生成的技术组件

一个完整的 RAG 系统包含以下核心组件：

组件	功能	关键技术
文档处理器	解析和分块文档	分块算法、元数据提取
嵌入模型	将文本转换为向量	语义嵌入模型
向量存储	存储和索引向量	向量数据库
检索器	执行相似性搜索	ANN 算法
重排序器	优化检索结果排序	交叉编码器
上下文组装器	构建最终提示词	模板、格式化

5.1.4 检索增强生成与模型能力的关系

RAG 不是替代模型能力，而是增强模型能力：

• 模型提供：语言理解、推理、生成能力

• RAG 提供：事实依据、专业知识、最新信息

实践表明，RAG 配合高能力模型效果最好。模型需要足够的理解和推理能力，才能有效利用检索到的信息。

5.1.5 检索增强生成的优势与局限

优势：

• 显著减少幻觉，提高事实准确性

• 支持知识的实时更新

• 知识来源可追溯，增强可信度

• 无需重新训练模型

局限：

• 检索质量直接影响最终效果

• 增加了系统复杂度和延迟

• 对于需要深度推理的问题效果有限

• 阻断式延迟瓶颈：传统的 RAG 呈现“被动式阻断检索”——用户提问 -> 检索 -> 拼接 -> 推理。这种串行流程极大拉长了首 Token 延迟，尤其是大并发下，算力浪费与响应等待尤为明显。

5.1.6 从“被动阻断”到“主动式全时调度”

面对传统 RAG 的串行阻断式延迟，前沿工程探索出一种突破性策略：异步预加载（如 Memory Cube 机制）。

与其让用户思考、打字、阅读的“碎片空档时间”白白流逝，不如将记忆管理、调度与预热工作化整为零，嵌入每一个空隙。通过预测用户意图，系统在后台并行地提前完成记忆检索和组合操作。当用户真正发出查询时，所需的增强上下文已经处于“就绪（Ready）”状态，只需一次轻量调用即可极速交付。

这标志着 RAG 系统从“请求即时检索”向“全时异步调度”的重大演进。

5.1.7 检索增强生成的发展阶段

RAG 技术正在快速演进：

第一代：朴素 RAG

• 简单的向量相似性检索

• 固定的分块和检索策略

• 直接拼接检索结果

第二代：高级 RAG

• 引入重排序和混合检索

• 优化的分块和嵌入策略

• 查询增强和结果后处理

第三代：模块化 RAG

• 灵活组合各种 RAG 技术

• 自适应检索策略

• 与智能体系统集成

当前实践中，高级 RAG 技术已经成为标准配置，而模块化 RAG 正在成为新的发展方向。后续章节将详细介绍这些关键技术。