RAG技术入门：检索增强生成如何让大模型更强大

RAG（检索增强生成）结合信息检索与大模型提示，通过从外部知识库检索相关信息并注入提示中，增强大模型回答能力。其流程包括数据准备（提取、分割、向量化、入库）和应用阶段（提问、检索、注入提示、生成答案）。RAG解决了大模型无法获取最新和私有信息的问题，广泛应用于企业内部问答、电商客服等场景，显著提升回答准确性和专业性。

RAG- 学习日记

RAG用来做啥?我用一句话来总结：RAG=检索技术+大模型提示

以选用deepseek模型为例, 我们向deepseek大模型提问一个问题 ，RAG从各种数据源检索相关的信息，并将检索到的信息和问题 注入到deepseek提示中。deepseek给出答案!

这是一条正经的分割线 以下是上手步骤

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RAG是什么？

RAG检索增强生成，就是为大模型提供一些外部知识库，通过“检索”外部信息，“增强”模型对用户问题的理解，从而优化“生成”质量，是结合了信息检索和文本生成的应用技术。

(图很糙，将就着看吧！)

数据准备阶段： 数据提取 ➡️ 文本分割 ➡️ 向量化（embedding）➡️ 数据入库

应用阶段： 用户提问 ➡️ 数据检索（召回）➡️ 注入Prompt ➡️ LLM生成答案

为什么需要RAG

因为原始的大模型，主要依赖预训练数据（即模型的内部知识）来处理问题，无法获取更新以及业务内部的更专业私有化信息。这些信息大部分不好公开的。所以RAG的存在，可以扩大模型的知识范围和准确度。让大模型的回答更匹配场景答复。

RAG工作原理

检索：从知识库中检索出与输入查询最相关的文档

编码：检索到的文档被编码成向量表示

生成：上述内容作为上下文，生成回答查询问题的答案

RAG应用场景

普遍用于在具体的某一个事项场景，专业性的知识，私有信息的搜索和回答。

1、企业内部资料问答系统

2、电商客服助手

3、个人智能体等！

​最后

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。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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