RAG 如何提升 AI 回答的准确性

检索增强生成（RAG）是让 AI 助手能够基于您的文档给出准确答案的核心技术。下面我们来拆解它的工作原理。

什么是 RAG？

RAG 将大型语言模型（LLM）的能力与检索系统相结合，后者会在您的文档中搜索相关信息。AI 不再仅依赖训练数据中的知识，而是能够从您的专属知识库中"查找"信息。

RAG 流水线

以下是 Kodda 实现 RAG 的方式：

1. 文档摄取

当您上传文档（PDF、DOCX 等）时，我们的系统会提取文本内容，尽可能保留结构和格式。

2. 文本分块

长文档会被拆分为较小的块（通常每块 500–1000 个 token）。这有助于检索系统找到最相关的段落，并确保 LLM 获得聚焦的上下文。

3. 向量嵌入生成

每个文本块都会被转换为向量嵌入——文本语义的数值表示。语义相近的文本具有相似的向量。

4. 向量存储

这些嵌入存储在向量数据库中，按租户组织，实现完全的数据隔离。

5. 语义搜索

当用户提问时，问题会被转换为嵌入，然后在向量数据库中搜索最相似的文本块。这就是语义搜索——基于语义而非关键词匹配来查找结果。

6. 答案生成

检索到的文本块连同用户问题一起传给 LLM。LLM 基于这些上下文生成回答，确保答案准确且有据可查。

为什么 RAG 很重要

• 准确性 — 答案来自您的真实文档，而非模型幻觉
• 可追溯性 — 您可以看到哪些文档支撑了这个答案
• 时效性 — 无需重新训练即可更新知识库
• 隐私性 — 敏感数据保留在您可控的环境中
• 经济性 — 无需在您的数据上微调模型

亲自体验

准备好构建您自己的私有 AI 了吗？注册 Kodda，上传一些文档，亲身体验 RAG 的强大之处。您也可以了解如何 搭建 AI 知识库，让您的 AI 助手直接从知识库中回答问题。

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