【一起来学AI大模型】RAG系统流程：查询→向量化→检索→生成
RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统核心流程非常精准：
查询 → 向量化 → 检索 → 生成
这是 RAG 实现“知识增强”的关键路径。下面我们结合具体组件（如 ChromaDB、LangChain 检索器）详细拆解每个步骤，并补充关键细节：
1. 查询（Query）
用户输入：自然语言问题或指令（例如：
“量子计算的主要挑战是什么？”）。核心任务：系统接收原始查询，准备进行语义理解。
潜在预处理：
拼写校正、敏感词过滤（可选）
意图识别（高级场景）
2. 向量化（Embedding）
目标：将文本查询转化为机器可理解的高维向量（Embedding）。
技术核心：
嵌入模型（Embedding Model）：如 OpenAI
text-embedding-3-small、BAAI/bge-base-en-v1.5等。同一模型原则：必须使用与构建知识库时相同的嵌入模型，保证向量空间一致性。
输出：
query_vector = embed_model.encode("量子计算的主要挑战是什么？") # 例如 [0.23, -0.87, ..., 0.45] (维度通常为 384~1536)
3. 检索（Retrieval）
目标：从知识库中找出与
query_vector最相关的文本片段（Context）。核心组件协作：
组件 作用 示例（LangChain + ChromaDB） 向量数据库 存储知识库向量，执行高效相似性搜索 ChromaDB,Pinecone,Weaviate检索器 (Retriever) 封装搜索逻辑，返回 Document对象列表vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})搜索算法 计算相似度（余弦/L2距离），应用 HNSW 等近似最近邻算法加速 search_type="mmr"(兼顾相关性与多样性)元数据过滤 按来源/日期等条件筛选结果 filter={"source": "arxiv"}关键输出：
[Document(page_content="量子比特的退相干问题是...", metadata={"source": "paper_2023.pdf"}),Document(page_content="错误校正需要大量物理量子比特...", metadata={"source": "tech_blog.md"}),... # 返回 top-k 个相关片段 ]
4. 生成（Generation）
目标：将 原始查询 + 检索到的上下文 组合成 Prompt，输入大语言模型（LLM）生成最终答案。
技术流程：
Prompt 构造：
prompt_template = """ 基于以下上下文回答问题： {context} 问题：{question} """ prompt = prompt_template.format(context=retrieved_docs, question=user_query)LLM 推理：
模型：
GPT-4,Llama 3,Claude 3等。关键参数：
temperature=0（减少随机性），max_tokens=500（控制长度）。
输出解析：提取结构化答案（如 JSON）或纯文本。
生成示例：
用户问题：量子计算的主要挑战是什么？
LLM 输出：
量子计算面临的核心挑战包括：量子退相干：量子比特极易受环境干扰导致信息丢失；
错误校正难题：需数千物理量子比特实现1个逻辑比特的容错；
低温要求：量子处理器需接近绝对零度的运行环境。
（来源：paper_2023.pdf, tech_blog.md）
关键优化点 & 常见挑战
| 环节 | 优化策略 | 挑战与风险 |
|---|---|---|
| 向量化 | 选用更强嵌入模型 领域微调 embedding | 长文本表征失真 多语言支持不足 |
| 检索 | 混合检索（关键词+向量） 重排序（Cohere Rerank） 元数据动态过滤 | 低相关性片段混入 知识库覆盖不全 |
| 生成 | 提示工程优化 上下文压缩（避免 token 超限） 让 LLM 引用来源 | 幻觉（Hallucination） 上下文理解偏差 |
完整技术栈示例（LangChain + ChromaDB）
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA# 1. 加载向量数据库
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embedding)# 2. 创建检索器（融合元数据过滤）
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3, "filter": {"publish_year": {"$gte": 2022}}}
)# 3. 构建 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),chain_type="stuff", # 简单拼接上下文retriever=retriever,return_source_documents=True
)# 4. 执行全流程
query = "量子计算在药物研发中的最新进展？"
result = qa_chain.invoke({"query": query})
print(result["result"]) # 生成答案
print(result["source_documents"]) # 检索来源为什么这个流程有效？
知识实时性：检索动态获取最新数据（无需重新训练 LLM）。
可信度提升：答案基于检索到的证据（可溯源）。
成本可控：避免将海量知识预注入 LLM 参数。
通过精准控制 查询→向量化→检索→生成 的每个环节，RAG 系统在知识密集型任务中显著优于纯 LLM 生成，成为企业级 AI 应用的核心架构。