RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，显著提升大模型在专业场景的准确性。其核心流程包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。以DB-GPT框架为例，知识加工流水线支持Markdown/PDF/HTML等格式解析，通过多粒度分片策略（按段落/页/语义单元）和元数据提取（如知识图谱三元组）构建结构化知识库。
分块策略对比：
固定窗口分块：简单高效但可能割裂语义
语义分块：基于句间相似度动态划分，需配合NLP模型
层级分块：构建树状结构支持多粒度检索
# 基于语义分块的实现示例 from langchain.text_splitter import SemanticChunker splitter = SemanticChunker(embeddings) chunks = splitter.create_documents([text])
传统RAG存在上下文冗余问题，Self-RAG通过引入**反思标记（Retrieve/Critique）**实现动态检索控制。模型在生成过程中自主判断是否需要检索，并对检索结果进行相关性评分，仅保留高置信度内容。训练时通过GPT-4生成反思标记数据，蒸馏到轻量化Critic模型中。
关键步骤：
按需检索：生成过程中动态触发检索请求
多候选评估：并行处理多个检索片段生成候选结果
反思过滤：基于Critic分数筛选最优响应
Embedding模型通过将高维离散数据映射到低维连续向量空间，捕捉语义关联性。例如"king - man + woman ≈ queen"的向量运算证明其具备语义代数能力。主流模型可分为：
静态嵌入：Word2Vec/GloVe（词级固定表示）
动态嵌入：BERT/GPT（上下文敏感表示）
多模态嵌入：CLIP（跨文本/图像对齐）
模型选择建议：
通过对比学习微调可提升垂直领域表现。以Spring AI框架为例，支持通过Adapter机制在预训练模型基础上注入领域知识：
// Spring AI微调配置示例
@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
return new BertEmbeddingModel()
.withAdapter(new DomainAdapter("medical"))
.withFineTuneDataset("medical_corpus.json");
}
PostgreSQL+PGVector实战：
CREATE TABLE documents ( id SERIAL PRIMARY KEY, content TEXT, embedding VECTOR(1536) ); CREATE INDEX ON documents USING ivfflat (embedding vector_l2_ops);
结合稠密向量检索与稀疏关键词检索，通过Reranker模型（如BGE-Reranker）对初筛结果重排序，提升召回率与准确率平衡。
LlamaIndex提供从数据接入到评估的完整RAG解决方案，其核心组件包括：
Data Connectors：支持200+数据源接入
Node Parser：实现语义分块与元数据抽取
Query Engine：支持多跳推理与混合检索
典型开发流程：
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
# 数据加载
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
# 索引构建
embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5")
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=embed_model)
# 查询引擎配置
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5)
response = query_engine.query("RAG的核心价值是什么？")多模态RAG：通过Unstructured工具解析图文混合文档，分别生成文本摘要与图像特征向量5
知识图谱增强：利用Neo4j存储实体关系，与向量检索结果融合提升推理能力
增量索引：通过DocumentManagement模块实现数据动态更新
Dify提供从数据标注、模型训练到监控的全生命周期管理：
数据版本控制：跟踪训练集迭代过程
AB测试平台：对比不同模型版本效果
监控看板：实时追踪响应质量与延迟指标
关键配置项：
pipeline: data_collection: sources: [user_feedback, log_analysis] model_training: trigger: daily hyperparameters: learning_rate: 2e-5 batch_size: 32 deployment: canary_release: 10%
内置四维评估指标：
忠实度（Faithfulness）：检测幻觉内容
相关性（Relevance）：结果与问题匹配度
流畅度（Fluency）：语言自然程度
多样性（Diversity）：避免模板化响应
分级缓存：对高频查询结果建立多级缓存（内存+Redis）
量化压缩：使用GPTQ/4-bit量化减小Embedding模型体积
异步流水线：实现检索与生成的并行化处理
