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大模型效果让人惊艳，但是还是存在知识更新不及时，容易幻觉，没有内部知识的原因，所以带火了 RAG 技术。

根据现在调查，目前超过 80% 的落地应用基本都是 RAG，这个主要还是这块比较成熟，像大家期待的 Agent 技术还在发展中，没有特别成功的范例。

RAG 是检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）。利用向量相似度检索技术搜索文档，然后组合成 prompt 喂给大模型，大模型再生成最终的答案。这就规避了刚才讲到的大模型几个典型问题。RAG 是一个非常实用的技术。

但是要做好 RAG 要经过数据提取、数据索引、检索、生成四个阶段，每个阶段都有不少难点。先用一张简单的图给大家看下 RAG 的过程，RAG 分数据提取，数据索引，检索到最后生成这么几步。

RAG 技术还在快速发展，所以每一步现在都不是特别成熟，都有不少难点，我这里简单提一下给大家做参考：

1、首先是数据提取。

这一步的核心是要把各种结构化，非结构化数据能提取出来，用于后面的处理。这里的复杂度主要是：

1.1 文件格式复杂，以 pdf 为例子，不光有文字，还夹杂有图表，图片里面又有文字。

1.2 文件有上下文，要把上文相关的元信息提取出来，后面就更容易处理。如果不提取元信息，那下一步数据分块，就容易切分错误。

2、其次数据索引。

这一步做好文档的切分， embedding 模型，把文件 embedding 成向量，才可以把向量存到向量数据库里面去。这里的难点又有两个：

2.1 数据切分，过大，过小都会有问题。所以一般是按照 300～400 个字节切分。还有处理更精细的，是按意图切分。

2.2 另外就是 embedding 模型，文本类的有 BGE，openAI 的 text-embedding-3；文图关联的只有 CLIP。现在这块的多模态模型是下一步重点。

3、然后就是检索。

检索主要分 query 预处理，召回两个步骤：

3.1 query 预处理主要的步骤是意图识别，同义词生成，专有名词生成等。

3.2 召回主要就是向量数据库的工作，要支持向量检索，文本检索，多路召回能力，召回之后重排技术。

4、最后是生成阶段。

检索出来的结果在给大模型之前，还要 prompt 优化，包括 prompt 加上 step by step ，针对场景的加上相应的提示词等。

最后的结果依赖大模型的理解，生成，逻辑推理能力。大模型能力的强弱也直接决定 RAG 的效果。

所以大家会看到要把 RAG 作为大模型应用目前主要落地场景，但还是有非常多改进的空间的，这方面的创业公司也很多，技术发展也很快，机会很多。现在典型的 RAG框架有 dify，FastGPT ，百度智能云的 App builder等，大家都可以去试一试。

RAG 技术从业务逻辑上来讲，是对大模型最新的知识的补充，所以 RAG 未来的空间，核心是企业私有化知识到底多不多，有没有用于业务价值的地方。这并不取决于大模型本身能力发展到什么程度，大模型变得多智能。因为大模型再智能也无法获取私有的数据。总的来说，RAG 的未来还是大有可为！

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