RAG，不只是技术架构，更是一种产品思维。从“检索增强”到“生成协同”，它连接的是知识系统与用户体验的双重跃迁。但很多产品经理只看到了“能搜能答”，却忽略了背后的数据治理、提示词策略与系统设计。作为系列终篇，本文将从产品视角拆解 RAG 的底层逻辑与落地路径，帮助你真正把它用成“认知引擎”，而不是“搜索外挂”。1. 引言从RAG的本质和RAG Pipeline的编排展开，把不使用RAG的坏处、使用RAG的好处、RAG系统里各个环节的思考。RAG的本质：知识检索与语言生成，二者的解耦再重新编排。RAGpipeline的编排：从离线知识库的构建，到在线检索增强生成的每一步。2. 检索与生成的解耦从一个不可分的、隐含在同一大模型的内部过程，拆分为两个各自可独立优化的模块。被解开的耦合不仅是检索功能和生成功能，更在于它带来的知识更新与模型训练的分离。2.1 不使用RAG的坏处在不使用 RAG 的情况下，大模型需要将所有知识都存储在模型参数中。而知识更新的速度远高于模型训练，可能以小时甚至分钟级变化。如果每次知识更新都要重新训练模型，那成本就太高了，而且还可能引入新的问题。a）训练周期长和训练成本高：每次知识更新都可能需要对整个大模型进行重新训练或微调，这是一个耗时且昂贵的过程。RAG 通过将知识存储在外部知识库中，避免了频繁的重新训练，只需要大语言模型通过特定的检索机制 (例如，基于语义相似度的向量检索) 从知识库中按需获取相关信息，从而降低了成本。b）数据合规性和引入新噪声： 新数据可能包含不合规内容或噪声，直接用于训练会将这些问题固化在模型参数中。RAG 允许对外部知识库进行更严格的质量控制和合规性审查，从而降低了风险。2.2 使用 RAG 的好处在使用 RAG 的情况下，知识更新无需频繁改变模型参数，知识直接存储在外部知识库，会带来这些好处：a）减少资源的消耗：模型通常会将知识直接编码到模型的参数中，知识越多，参数越多，计算量越大，就需要更多计算资源来进行部署和推理 (在部署时，需要大量的内存来加载模型参数，就需要高性能服务器和 GPU；在推理时，模型需要对每个参数进行计算，相应基础设施的调度会消耗大量电力)。b）知识管理更灵活：轻松地添加、删除或修改知识库中的信息，而无需更改或重新训练大语言模型。这使得系统更容易适应不断变化的知识需求，例如，可以快速地添加最新的行业报告、法规更新或产品信息，确保模型始终提供最准确和最新的答案。c）信息的可追溯性：大语言模型被认为是黑盒，因为很难理解它为什么会做出这样的回答，这使得它在医疗、金融、法律的关键应用中的应用受到限制。通过 RAG 可以追踪模型在生成答案的知识来源，验证模型是否使用了可靠的信息，为人类的决策提供具体依据。★ 3. Rag pipeline的编排(总的来说分为：离线知识库的构建+在线检索增强生成)a）数据收集：从各种数据源获取原始数据，并对数据进行预处理，涉及不同类型数据的解析策略 (word、pdf、ppt、跨页表格)。b）数据分块：将长文档切割成语义相对完整的文本块 (Chunk)，涉及不同类型数据的分块策略 (比如结构化数据与非结构化数据、长文段与短文段)。c）向量嵌入：将上一步的文本块转换为向量。需要用向量嵌入模型 (Embedding Model) 将文本信息嵌入到向量空间中，涉及模型的选型。d）存储与索引：将上一步的向量化的文本块存储进向量数据库中 (存储)，并将文本块按照一定规则排列好 (创建索引)，便于查询时快速检索，涉及索引结构的选择 (摘要索引、树状索引、知识图谱、向量索引)。注意：使用向量索引时，无论是离线文本的向量化，还是在线的用户查询的编码，都必须使用同一个向量模型，保证它们编码在同一个向量空间。e）检索与重排：系统收到用户查询 (query) 后将其向量化，并在数据空中进行相似度检索，得到大量相关的文本块并进行排序，找出与查询语义最相关的 Top-K 的文本块 (比如 Top-3 就相关性前三的资料) 作为参考。f）答案生成：模型仔细阅读用户查询和参考资料，依据提示词生成一个有依据的回答，涉及增强提示词的设计。注意：返回给用户之前需要进行后处理，保证生成答案的美观度和可信度，同时过滤掉不必要的信息。虽然向量嵌入主要在数据存储时使用，但在检索重排时也会涉及。只是为了方便读者理解，在前文将向量嵌入单独作为一步进行说明，接下来将其合并为：数据收集→数据分块→创建索引→检索重排→答案生成。3.1 数据收集对文档进行搬运（不同类型的文档解析方式不同），并用模型进行预处理 (打标签、生成摘要)，优质的数据收集需要满足以下特点：a）内容完整：不能漏掉任何有价值的信息，包括文字、图片、表格等。b）内容准确：提取内容不能有错误，比如 OCR 识别出来的文本，就要尽可能地避免识别错误。c）关系完整：数据内部存在关联性，比如主干段落与分支段落的层级关系、图片与图片说明的对应关系，能够帮助 RAG 系统更好地理解数据。d）元数据完整：元数据就是数据的数据，数据本身具有标题、标签、大小、生成时间等信息，能够帮助 RAG 系统更好地管理和利用数据。Word 解析方案a）文本信息解析：使用”python-docx”库对”.doc”文档进行解析，提取出保留结构层级的信息（标题、正文、编号、列表等）# ChatGPT 使用说明## 简介ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 训练，它可以用于各种自然语言处理任务。（解析前）ChatGPT 使用说明简介ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 训练，它可以用于各种自然语言处理任务。（解析后）b）图片标签生成：将 word 里的图片导出到指定文件夹 (image_folder)，建立映射字典 (image_map) 表示 key 和 value 的关系（key 就是图片的身份证号，value 就是图片的身份证信息，包含图片路径 scr 和文字说明 alt)比如：img=嘿，这里有一张图片scr=它的位置在image_folder/image1.pngalt=如果图片加载不出来，就显示Image1Description这段文字c）图文内容整合：将文本内容和图片标签按照原文档的顺序组合成一个完整的 HTML 字符串。若检测到图片引用 ID (例如 “image123″）。在 image_map 中查找这个 ID 作为 Key。image_map 返回对应的 Value。将这个 HTML 标签插入到最终生成的 HTML 文档中。d）HTML文档导出：输出包含富文本结构的 HMTL 内容块，它的标准化结构和易于渲染的特性，方便了后续的分块、向量化、检索。文档分块：在RAG文档预处理时，HTML格式便于将文档内容结构化地分割成更小的块。检索展示：在展示检索内容时，将检索结果高亮显示，将插图还原，会更加的简单和可靠。# ChatGPT 使用说明## 简介ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 训练。 它可以用于各种自然语言处理任务，例如：– 文本生成– 机器翻译– 问答[图片ID: chatgpt_architecture]（解析前）ChatGPT 使用说明简介ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 训练。 它可以用于各种自然语言处理任务，例如：文本生成机器翻译问答