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Generation”技术应运而生。在这个赛道里RAG检索增强生成早已成为行业通用的解决方案而CAG上下文增强生成则是在此基础上发展出的更智能、更深入的进阶方向。对于想要学习大模型应用开发的小白和程序员来说搞懂这两者的区别与联系能少走很多弯路。一、基础款“救星”RAG检索增强生成RAG检索增强生成是目前解决大模型“幻觉”和“过时”问题最成熟、最主流的架构。它的核心思路特别好理解用通俗的话来说就是与其逼模型死记硬背全世界的知识不如给它配一个“实时更新的知识库搜索功能”让它学会“查资料再作答”。如果把大模型比作参加考试的学生传统大模型是“闭卷考试”全靠自己的“记忆力”答题而RAG就相当于给学生开了“开卷考试”的权限还提供了一套最新的参考资料让它可以随时翻阅查找正确答案。RAG的标准工作流程小白也能看懂接收查询用户提出问题比如“2025年诺贝尔物理学奖得主是谁”注假设当前时间已过2025年诺奖公布期传统大模型因训练数据未覆盖无法回答检索Retrieve系统先把用户的问题转换成计算机能理解的“向量”形式然后在一个实时更新的庞大“知识库”通常是向量数据库里面包含最新新闻、学术论文、官方公告等中快速搜索出和问题最相关的信息片段增强Augment系统把检索到的关键信息比如2025年诺奖得主的官方公告、相关报道和用户的原始问题整合在一起形成一个“信息量拉满”的增强提示词生成Generate此时大模型收到的不再是一个“超纲”的过时问题而是一个有明确答案依据的“阅读理解题”它会基于检索到的真实事实生成准确、有时效性的回复。RAG的核心价值为什么程序员都在用事实性拉满大幅降低大模型“胡说八道”的概率因为答案都有检索到的文本作为依据成本可控的时效性不用花费巨额成本重新训练大模型只需定期更新知识库就能让大模型掌握最新信息可解释性强可以直接引用检索到的信息来源让答案的“出处”清晰可查方便后续验证和追溯。进阶款“升级”CAG上下文增强生成虽然RAG解决了大模型的基础痛点但它本质上还是一种“被动的即时检索”。应对“2025年诺奖得主是谁”这类事实性问题时游刃有余但如果遇到需要深度理解、长期记忆或者专业领域内保持逻辑一致的复杂对话场景就显得有些“力不从心”了。比如医疗领域的AI助手不仅要能回答“某疾病的治疗方案”这类事实问题还要记住患者之前提到的病史、过敏史并且所有建议都要符合医疗规范再比如法律AI需要连贯回应用户多轮咨询且每一个观点都要和法律条文保持一致。这时候CAG上下文增强生成就该登场了。CAG的核心不再是简单的“检索信息”而是“深度管理和维护上下文”。如果说RAG是大模型的“事实检索工具”那CAG的目标就是让大模型成为“精通某一领域的专家”——不仅知其然还知其所以然还能记住和用户相关的关键信息。CAG与RAG的核心区别重点收藏拥有“领域记忆”Domain Memory这是CAG最核心的优势。它不像RAG的知识库那样被动等待检索而是一个主动的、有状态的记忆系统。这个“记忆”里不仅有事实知识还包含三类关键信息领域规则比如医疗AI要遵守的临床诊断逻辑、金融AI必须符合的监管合规条款对话历史记住用户几天前甚至几周前讨论过的话题而不是只局限于当前对话轮次用户偏好比如用户习惯的回答风格、关注的重点方向甚至是个人背景信息如程序员用户更关注代码实现细节。实现“上下文对齐”Context AlignmentCAG不会像RAG那样简单拼接检索信息和问题而是在生成答案前先做一轮复杂的“对齐工作”——确保即将生成的回复同时和外部知识RAG负责的部分、领域记忆、对话历史保持逻辑一致。比如用户先问了“某药物的适用症”再问“我有高血压能不能用”CAG会自动关联前一轮的药物信息和用户新增的高血压病史给出精准建议。增加“一致性检查”Consistency Check这是CAG的“加分项”。生成答案后系统会额外做一轮验证检查回复是否和“领域记忆”中的核心规则、长期目标相矛盾。比如法律AI给出的建议会自动校验是否符合最新的法律条文教育AI的讲解会确保和课程大纲的知识点不冲突。一张表看懂RAG vs CAG新手必存如果把这两种架构看作大模型增强技术的“进化阶段”它们的核心差异可以总结为以下表格建议收藏备用特性RAG检索增强生成CAG上下文增强生成核心焦点事实检索Fact Retrieval解决“不知道、说错话”的问题情境管理Context Management解决“记不住、不连贯”的问题工作模式偏向无状态Stateless每次查询都像全新检索不依赖历史强调有状态Stateful持续维护和调用持久化的领域记忆知识源外部知识库文档、网页、新闻等外部知识库 领域记忆规则、对话历史、用户偏好关键动作检索Retrieve、排序Rank、融合Fuse注入Inject、对齐Align、一致性检查Consistency目标角色“开卷考试”的考生快速找到正确答案保证基础准确“融会贯通”的专家结合记忆和知识给出连贯、个性化的专业见解适用场景单轮事实查询、知识库问答如客服FAQ、文档检索多轮复杂对话、专业领域助手医疗、法律、教育、个性化服务最后总结CAG不是替代RAG而是进阶扩展很多新手会误以为CAG是用来替代RAG的但实际上两者是“递进关系”而非“替代关系”RAG解决了大模型从“玩具”到“工具”的关键问题——让它变得可靠、可用能准确完成基础的事实性任务而CAG则是推动大模型从“工具”向“伙伴”“专家”升级的核心技术——让它不仅能做对事还能理解用户需求、保持逻辑连贯真正实现“深度交互”。在实际的高级大模型应用开发中CAG往往会把RAG作为核心组件整合进来由RAG负责从外部世界获取实时、准确的事实信息再由CAG的“领域记忆”和“一致性检查”模块对信息进行深度加工和逻辑校验最终生成既准确又连贯的回复。对于想要入门大模型应用的程序员和小白来说建议先从RAG入手掌握其核心架构和实现逻辑比如向量数据库的使用、检索与生成的融合再逐步学习CAG的上下文管理、记忆机制等进阶知识点。这两种技术都是未来大模型应用开发的核心技能提前掌握就能在技术浪潮中抢占先机如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、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。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真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精心整理了一份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。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】