什么是RAG？对其工作原理的最简单解释
RAG 听起来很复杂，因为这个名字很复杂。但它的概念并不复杂。RAG 简单来说就是：在 AI 回答之前，它先从知识源中查找相关信息，并将这些信息提供给语言模型。
把 LLM 想象成一个坐在桌前的聪明人。RAG 就是图书管理员，从正确的书中取出正确的那一页。然后 LLM 阅读那一页并回答你。
首先：LLM 做什么？
LLM 是理解语言和生成语言的部分。它可以阅读你的问题、理解指令、比较信息、解释事物并写出答案。
但 LLM 并不会自动知道你的公司数据库、游戏会话、私人文档或你五分钟前创建的文件中当前有什么内容。
它只知道模型内部已有的内容，以及应用程序在当前请求中提供给它的任何信息。
然后：什么是知识库？
知识库就是应用程序可以搜索的信息。
它可以包含 PDF、手册、产品文档、支持文章、合同、游戏规则、武器数据、公司内部文件、数据库记录或其他文本。
知识库可以在你自己的机器上本地运行。它可以在服务器上。它可以在向量数据库中。它也可以由普通文件构建。RAG 并不意味着互联网。
那么 RAG 实际上做什么？
整个 RAG 过程
这就是 RAG。
全称是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。检索意味着找到相关信息。增强意味着将这些信息添加到模型的上下文中。生成意味着 LLM 写出最终答案。
一个非常简单的例子
假设你有一个关于某个游戏的本地知识库。
| 知识库包含 | 示例 |
|---|---|
| 武器 | AKM 使用 7.62 毫米弹药 |
| 治疗物品 | 医疗包恢复生命值 |
| 配件 | 此配件适用于这些武器 |
| 地图规则 | 此区域以这种方式运作 |
你问：“AKM 使用哪种弹药？”
RAG 搜索知识库并找到关于 AKM 的条目。它把这小部分信息交给 LLM。然后 LLM 回答：“AKM 使用 7.62 毫米弹药。”
LLM 不需要整个数据库。RAG 只带来了有用的部分。
现在重要部分：RAG 不是当前状态
这就是许多解释变得令人困惑的地方。
RAG 通常给 AI 知识。状态系统给 AI 关于当前真实情况的事实。
知识与当前状态
| RAG / 知识 | 当前状态 | |
|---|---|---|
| 武器 | ||
| 弹药 | ||
| 生命值 | ||
| 敌人 |
什么是状态数据库？
状态数据库或状态存储只是应用程序保存当前事实的地方。
在游戏中，引擎已经知道诸如你的生命值、位置、库存、弹药、当前任务、附近物体和敌人状态等信息。AI 系统可以将该状态的选定部分暴露给模型。
在商业应用程序中，同样的想法可以是订单数据库、客户记录、项目状态或传感器的当前值。
状态由应用程序本身在事情发生时创建。如果你失去生命值，游戏会更新生命值。如果你捡起弹药，库存会改变。如果订单已支付，业务系统会更改订单状态。
这三个部分如何协同工作
LLM + 状态 + RAG
所以基本架构是：
RAG 总是使用向量数据库吗？
不是。
向量数据库是构建语义搜索的常见方式，但它并不是 RAG 的定义。
重要的部分是检索：系统找到相关的外部信息，并在生成答案之前将其添加到 LLM 的上下文中。
例如，OpenAI 的 File Search 可以处理存储在向量存储中的文件。文件被分割成更小的片段，以便系统能够检索与问题相关的部分。这是同一基本思想的一种实现。
用通俗的话说，什么是嵌入？
你不需要理解嵌入就能理解 RAG。
但简单的版本是这样的：嵌入是含义的数值表示。它帮助搜索系统找到概念上相似的文本，即使单词不完全相同。
例如，普通的关键词搜索可能会查找确切的词语“汽车维修”。语义搜索还可以理解“修我的车”是关于类似主题的。
这使得嵌入对 RAG 有用，但 RAG 也可以使用关键词搜索、数据库查询或多种方法的混合。
RAG 也不是记忆
记忆是另一个经常与 RAG 混淆的概念。
记忆通常是系统保存的关于先前交互或先前事件的信息。RAG 是用于在需要时检索相关知识的机制。
| 部分 | 简单含义 |
|---|---|
| LLM | 理解和生成语言的部分 |
| RAG | 在答案之前查找相关知识的部分 |
| 知识库 | RAG 可以搜索的信息 |
| 状态 | 应用程序或世界中当前的真实情况 |
| 记忆 | 从先前交互或事件中保留的信息 |
| 工具 / 行动 | AI 被允许调用或要求应用程序执行的事情 |
| 上下文 | 当前为此请求放置在 LLM 前面的信息 |
一个真实的游戏示例：PUBG Ally
PUBG Ally 是一个有用的例子，因为它让这种差异变得显而易见。
KRAFTON 将实时对局状态描述为一个独立的真相来源。游戏通过观察工具暴露当前事实：当前武器、弹药、生命值、安全区状态、附近物品和战斗情况。
知识查询是另一项不同的工作。系统可以使用关于武器、配件、物品和规则的精选知识。NVIDIA 的 ACE Game Agent SDK 还暴露了一个独立的 RAG API，用于从开发者构建的数据库中检索知识。
这就为我们提供了清晰的分离：游戏引擎说明当前正在发生什么，检索提供相关知识，而语言模型决定这些信息的含义。
一个完整的例子
想象一下，你对一个 AI 队友说：“我生命值很低。我们应该进攻吗？”
接下来会发生什么
RAG 没有控制角色。状态数据库没有进行推理。LLM 没有直接改变游戏。每个部分都只负责一项工作。
为什么要使用 RAG？
因为把每一份文档、规则和数据库记录都放进每一个提示中会缓慢、昂贵，而且常常令人困惑。
RAG 让系统只选择对当前问题有用的信息。
它还让你无需重新训练整个语言模型就能更新知识库。更改文档或数据库，必要时重建或刷新索引，下一次检索就可以使用更新的信息。
RAG 不能保证什么
RAG 可以改善依据性，但它不会让答案自动变得正确。
检索步骤可能找到错误的文档。正确的文档可能已经过时。LLM 可能误解良好的证据。或者当前状态可能已经改变。
因此，一个可靠的系统必须分别验证检索结果、状态新鲜度和模型的最终推理。
最容易记住的心智模型
把AI系统想象成坐在桌前的人
| 类比 | AI系统 | |
|---|---|---|
| 人在思考 | ||
| 查找参考书 | ||
| 书架上的书 | ||
| 当前仪表盘或仪表板 | ||
| 之前会议的笔记 | ||
| 在现实世界中做事 |
结论
一旦把各个部分分开，RAG就没那么神秘了。
LLM理解和生成语言。应用程序维护当前状态。知识库存储信息。RAG找到其中有用的部分并将其放入LLM的上下文中。工具或应用程序执行实际操作。
这就是许多现代AI助手和代理背后的基本架构。
常见问题
用通俗英语解释RAG
用简单的话说，什么是RAG？
RAG需要互联网吗？
RAG和数据库一样吗？
RAG和记忆一样吗？
当前应用程序状态是RAG的一部分吗？
RAG能让AI的答案正确吗？
术语表
基本术语
- LLM
- 一种语言模型，能够理解和生成文本，并能对其上下文中的信息进行推理。
- RAG
- 检索增强生成：在生成答案之前，检索相关的外部信息并将其添加到模型的上下文中。
- 知识库
- 检索可以搜索的文件、文档、记录或其他信息。
- 状态
- 应用程序、系统或世界在特定时刻的当前事实。
- 上下文
- 当前为一次请求或推理步骤提供给语言模型的信息。
- 嵌入
- 一种表示含义的数值表示，可以帮助语义搜索找到概念上相似的信息。
主要来源
OpenAI — 向量存储文件官方文档展示了如何将文件附加到向量存储、分块并使其可用于文件搜索检索。
OpenAI — 开发者快速入门OpenAI官方文档，描述了诸如文件搜索之类的工具，用于让模型访问外部信息。
NVIDIA开发者 — 游戏ACENVIDIA官方文档，描述了独立的Agent、Chat和RAG API，用于将游戏角色连接到游戏状态、上下文知识和模型驱动的操作。
NVIDIA开发者 — KRAFTON如何构建PUBG Ally官方技术说明，将实时比赛状态与知识查找和语言模型推理分开。
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