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RAG 的两阶段架构与规模化陷阱RAG 是如何工作的?RAG 本质上是一个外挂知识库系统,让 LLM 能够访问训练数据之外的信息。它分为两个阶段:离线阶段 (Offline)文档分块:将 PDF、Word 等文档切成小块(通常 500-1000 字)向量嵌入:使用 Embedding 模型将每个文本块转换为高维向量(如 384 维或 1536 维)存入向量数据库:这些向量被索引存储,方便快速检索在线阶段 (Online)查询嵌入:用户的问题也被转换为向量相似度检索:在向量数据库中找到语义最相似的 Top K 个文档块(通常 3-5 个)拼接上下文:将检索到的文档块和用户问题一起喂给 LLM生成答案:LLM 基于这些上下文生成回答规模化后的反直觉现象当你的文档库从 100 份增长到 10,000 份时,会遇到一个反直觉的问题:检索更多文档 ≠ 更准确的答案如果我们画一条曲线,横轴是检索的 token 数量,纵轴是准确度:准确度 ↑ │ ╱‾‾‾╲ │ ╱ ╲___ │ ╱ ╲___ │ ╱ ╲___ └────────────────────────→ 检索 tokens 数 增加 临界点 过量原因很简单:噪声增加:检索的文档越多,不相关的内容也越多冗余信息:相似的内容重复出现,浪费 token 预算注意力分散:LLM 需要在大量信息中找重点,反而容易遗漏关键内容这就是为什么 RAG 系统需要Context Engineering(上下文工程)来优化检索质量。PART 04 - Context Engineering:让 RAG 真正可用的优化策略Context Engineering 的目标是:在不增加 token 消耗的前提下,提升检索内容的质量和相关性。它包括两个关键环节。优化一:数据摄取阶段传统的 RAG 系统只提取 PDF 中的纯文本,但这会丢失大量信息:表格被转成乱七八糟的文字图表完全丢失页眉页脚等元数据被混入正文Docling这类工具解决了这个问题:能力对比功能传统 PDF 解析Docling表格提取文字混乱保留表格结构图表处理丢失转为描述性文字或保留图像元数据无提取标题、作者、章节信息输出格式纯文本Markdown(LLM 友好)这样做的好处:LLM 可以更准确地理解文档结构表格数据可以直接用于分析元数据可以用于过滤和排序优化二:检索阶段的三层优化Context Engineering 优化流程用户查询混合检索 (Hybrid Search)BM25关键词匹配Vector语义搜索重排序 (Re-ranking)按相关性优先级排序块合并 (Chunk Combination)相关块合并成连贯上下文优化后上下文压缩 优先级排序 连贯优化效果✓ 更高准确度✓ 更快推理✓ 更低成本✓ 减少噪声✓ 消除冗余第一层:混合检索 (Hybrid Search)单纯的向量检索有个问题:它擅长语义理解,但不擅长精确匹配。举个例子:用户搜索:“PostgreSQL 数据库”纯向量检索可能返回:“MySQL 教程”(因为语义相似)但用户真正想要的是包含PostgreSQL这个关键词的文档混合检索同时使用两种方法:BM25(关键词匹配):擅长精确匹配,但不懂语义Vector Search(语义搜索):擅长理解意图,但可能返回相关但不准确的结果最后通过加权融合(如 BM25 占 60%,Vector 占 40%)得到最终结果。第二层:重排序 (Re-ranking)混合检索返回的 Top 10 个结果,并不一定按真实相关性排序。Re-ranking 使用一个专门的模型(通常是 BERT 类模型)重新评估每个文档与查询的相关性,重新排序。这一步通常能将准确率提升10-20%。第三层:块合并 (Chunk Combination)假设检索到了这两个文档块:块 A:“GPT-4 的上下文窗口是 128K tokens…”块 B:“…这使得它能够处理长文档任务。”如果这两个块来自同一段落,分开喂给 LLM 会导致信息碎片化。块合并会检测相邻的块,并将它们拼接成完整段落,让 LLM 获得更连贯的上下文。PART 05 - 本地模型:Agentic AI RAG 的成本优化方案云端 LLM API 的成本是一个绕不开的问题。如果你的 RAG 系统每天处理 10,000 次查询,每次消耗 2,000 tokens,按 GPT-4 的定价:月度成本计算项目数值每日查询量10,000 次每次 tokens2,000GPT-4 定价$0.03/1K tokens日成本$600月成本$18,000对于很多团队来说,这是无法承受的。本地模型的两大优势优势一:数据主权使用云端 API 意味着你的数据会经过第三方服务器。对于医疗、金融等敏感行业,这是不可接受的。本地部署开源模型(如 Llama 3、Mistral)可以让数据完全留在自己的基础设施内。优势二:成本可控虽然本地部署需要 GPU 服务器(如 NVIDIA A100),但长期运行的成本远低于 API 调用:成本对比方案初始成本月运行成本年总成本GPT-4 API$0$18,000$216,000本地 A100$15,000$500(电费)$21,000一年省下 $195,000,足够覆盖硬件投入和人力成本。本地模型的关键优化:KV Cache开源工具如vLLM和Llama.cpp通过KV Cache 优化,大幅提升推理速度:什么是 KV Cache?LLM 生成文本时,每个 token 都需要回顾之前的所有 token。如果没有缓存,每次生成新 token 都要重新计算一遍之前的 Key-Value 矩阵。KV Cache 将这些计算结果缓存起来,只计算新 token 的部分。这使得:首 token 延迟:500ms → 200ms(提速 60%)吞吐量:100 tokens/s → 300 tokens/s(提升 3 倍)对于 RAG 系统来说,这意味着用户等待时间更短,系统容量更大。PART 06 - Agentic RAG:两者结合的最佳实践前面我们分别讨论了 Agentic AI 和 RAG,但实际场景中,它们常常需要协同工作。为什么 Agent 需要 RAG?Agentic AI 的决策依赖于信息。如果 Agent 只能依赖 LLM 的训练数据,它会面临两个问题:知识过时:LLM 的训练数据有截止日期(如 GPT-4 是 2023 年 4 月)幻觉风险:当 LLM 不知道答案时,它可能会编造一个看起来合理的答案RAG 为 Agent 提供了查阅资料的能力,就像人类在做决策前会查阅文档一样。一个企业场景:智能客服系统假设你在构建一个企业内部的智能客服系统:场景:员工问:“我的 MacBook Pro 保修期到什么时候?”传统 RAG 系统:检索员工的设备信息文档返回保修日期Agentic RAG 系统:Agent 判断:这是一个需要查询结构化数据的问题调用工具:通过 MCP 调用 IT 资产管理 API检索文档(如果 API 没有数据):回退到 RAG 系统,搜索设备采购文档综合答案:将 API 数据和文档信息结合,生成完整回答:“您的 MacBook Pro(序列号 XXX)保修期至 2025 年 6 月 30 日。如需延保,请访问…”这个流程的关键在于:Agent 根据问题类型,动态决定是调用 API 还是使用 RAG,而不是盲目地总是检索文档。Agentic RAG 的技术架构用户问题 ↓Orchestrator Agent(协调者) ├→ 判断:需要实时数据? │ ├→ Yes → 调用 MCP Tools(API) │ └→ No → 继续 ├→ 判断:需要知识库? │ ├→ Yes → RAG Retrieval Agent │ │ ├→ Hybrid Search │ │ ├→ Re-ranking │ │ └→ 返回 Top 3 chunks │ └→ No → 直接生成 └→ Synthesizer Agent(综合者) └→ 整合所有信息,生成最终答案这种架构的优势:更高准确性:结合结构化数据和非结构化文档更好的可控性:Agent 可以解释为什么选择这个数据源容错能力:如果 API 失败,可以回退到 RAGPART 07 - 技术选型决策树:什么时候该用什么?经过前面的讨论,我们终于可以回答It depends的问题了。纯 RAG 适用场景✅使用 RAG:知识库相对静态,且规模适中(1,000-100,000 文档)主要处理非结构化文本(如技术文档、法律条款)不需要复杂的多步骤推理示例:企业知识库问答、文档搜索❌不使用 RAG:知识可以通过 Fine-tuning 固化(如特定领域的术语)数据实时性要求高(如股票价格、天气信息)文档数量极少( 10 份)纯 Agentic AI 适用场景✅使用 Agentic AI:需要多步骤工作流(如帮我安排明天的会议并发送邀请)需要调用多个外部工具(通过 MCP)任务目标明确,但路径不固定(如代码审查)示例:代码助手、自动化运维、流程审批❌不使用 Agentic AI:简单的单轮问答任务流程完全固定(可以用传统工作流引擎)对成本极其敏感(Agent 的多轮调用会增加 token 消耗)Agentic RAG 适用场景✅结合使用:需要查资料 推理决策的复杂任务知识来源多样(API 文档 数据库)需要动态选择信息源示例:企业智能助手、法律咨询 AI、医疗诊断辅助决策流程图:开始 ↓ 是否需要外部知识? ├─────┴─────┐ 否 是 ↓ ↓ 直接用 LLM 是否需要多步骤推理? ├─────┴─────┐ 否 是 ↓ ↓ 纯 RAG Agentic RAG结论Agentic AI和RAG不是非此即彼的关系,而是解决不同问题的工具。关键在于理解它们各自的边界:核心要点:Agentic AI的价值在于自主决策和多步骤协作,不是所有任务都需要 AgentRAG在规模化后会遇到检索越多,效果越差的问题,需要通过 Context Engineering 优化Agentic RAG的场景是动态选择信息源 复杂推理,不要为了用技术而用技术本地模型在成本和数据主权上有优势,但需要投入 GPU 和运维成本实践建议:先用最简单的方案(直接调用 LLM),确认需求后再引入 RAG 或 Agent如果要用 RAG,优先投入精力在数据质量和检索优化上,而不是盲目增加文档数量如果要用 Agentic AI,先明确什么任务真正需要自主决策,避免过度设计评估长期成本时,认真考虑本地模型方案技术选型没有银弹,但理解每个技术的适用边界,就能避开 90% 的坑。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。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】