RAG技术通过在知识库中进行语义搜索而非关键词匹配增强LLM的回复准确性与可信度。文章深入解析了嵌入、切片、相似度、重排模型及查询改写等核心概念并结合百度千帆、dify等平台实例阐述了如何通过优化这些环节提升知识库检索效果降低“幻觉”风险为高要求的AI应用提供可靠支持。原理大概就是当用户向关联了知识库的 AI 智能体提出问题时查询不会直接发送给 LLM而是先在知识库如企业的文档库记忆库数据库等中检索相关信息。这种检索不仅仅是关键词匹配而是“语义搜索”理解用户提出的问题和词语背后的含义。系统会提取最相关的知识切片chunk并将这些切片“增强”到原始提示中最终这个增强后的提示被送入 LLM基于上下文生成既流畅自然又有事实依据的回复。因此RAG能够让 LLM 能够访问知识库的内容突破静态训练数据的限制利用企业内部文档或 Wiki 等专业知识降低了“幻觉”虚假信息的风险另外一个重要优势是能够提供“引用”明确指出大模型回复信息的来源提升 AI 响应的可信度和可验证性这个在一些财务或对于回复可信度要求较高的极为重要。但如果要想更深入了解下RAG相关的一些内容有几个核心的概念必须得先了解下这里也结合最近在项目上的一些了解学习以及市面上常见智能体平台来解释下。1、嵌入在 LLM 语境下嵌入是文本如词语、短语或文档的数值表示通常为向量数字列表。其核心思想是用数学空间表达语义和文本间的关系。含义相近的词或短语其嵌入在向量空间中距离更近。在百度千帆中用户在知识库上传文件后支持选择向量模型进行嵌入就是把我上传的文件解析出来之后对文件内容进行向量化表示。用户提问时系统通过计算问题嵌入与文档嵌入的相似度检索最相关的信息用于生成答案。一般常见的开源模型就是bge-large。向量化之后一般就是存储在ES数据库。2、切片将大文档拆分为更小、更易处理的片段。RAG 系统无法将整本大文档输入 LLM而是处理这些小块。如下图coze将一篇比较大的文档切分成小的片段。而同样的文档在百度千帆平台中则被切成了575个小的分段。不同的切片策略会导致同一个切分出来的效果不一样这里有几个点原因说明✅ 分块大小chunk size最直接原因小块 → 更多分段✅ 分段重叠overlap重叠会显著增加块数✅ 切分策略智能语义 vs 固定段落感知切分 vs 硬切✅ 文本预处理差异是否去噪、压缩、去掉换行符制表符等✅ 平台默认设计哲学效率优先 vs 精度优先在dify内切片后会形成父子切片子分段会被切得更细这样在知识库内容的命中上会更精确。用户提问时系统先通过 父分段 快速判断主题是否相关。若相关则深入检索对应的 子分段 获取精确答案这样可以避免在海量文本中盲目搜索提升效率。3、相似度指两段文本或语义的相似程度可分为表层词汇重叠和深层语义。如下面的两张图在百度千帆和dify中当知识库切片后可以通过召回测试测试其召回后的内容并会对召回内容进行相似度的打分分数越高代表当前召回的文本切片相关度就越高。文本相似度一般就是计算查询向量与所有文档向量的余弦相似度返回 Top-K 最相似的文档下图中召回数量就是topk。4、重排模型对“Query-候选片段”重新排序并打分更准确地修正知识检索环节后的排序结果。目前用的比较多的大部分都是开源的模型bge-reranker-large典型流程是初筛Retrieval用向量搜索从文档中快速召回 Top-K如 K100候选。重排Reranking用更精细的模型对这 K 个候选重新打分排序选出最相关的 Top-N如 N5送入 LLM这样就能避免“检索到但排错位”的问题。如下图所示。5、查询改写当用户开启“多轮对话改写”后在正式检索知识库之前系统会插入一个额外的大模型处理步骤获取上下文收集当前对话的历史记录history和当前用户输入current_question。调用大模型使用固定提示词模板Prompt引导模型输出你是一个查询改写助手……要求输出仅为改写后的查询语句不加解释、标注或其他内容。用改写后的查询 替代原始输入执行后续的知识库检索从而提高后续知识检索的相关性和准确度。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档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。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、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。6. 大模型面试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们将提供精心整理的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。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(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。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】