在使用 Deepseek、ChatGPT 等大模型时你是否遇到过这样的情况问它今天最新的新闻它回答“我的知识截止于2023年”或者问它关于你公司内部的考勤制度它开始一本正经地编造规则。这是因为大模型的知识是“预训练”好的一旦训练完成它的知识库就固定了。要想让大模型既懂最新的时事又懂你私有的知识就需要用到一种关键技术——检索增强生成RAG。本文将用通俗易懂的语言讲解RAG的含义、重要性及使用方法。1. 什么是 RAG检索增强生成我在3分钟学习大模型LLM基础 - 1 | 大语言模型是什么文中提到“大模型LLM的本质是一个庞大的数学公式” 。这个公式虽然看过万亿级的数据但它就像一个参加“闭卷考试”的学生只能凭记忆训练数据答题。而RAGRetrieval-Augmented Generation即检索增强生成就是允许这个学生在考试时“开卷翻书”。具体而言当大模型遇到不懂的问题时RAG 技术会先去查找外部的数据库/互联网的相关资料把资料和大模型原本的知识结合起来之后再回答用户的问题。由此我们可以总结出 RAG 的本质 核心大模型 外挂知识库 功能让大模型利用外部实时或私有数据生成答案。2. RAG的重要性既然大模型已经看过互联网上大部分的文本 为什么还需要给它“外挂”一个知识库呢主要为了解决以下三个“顽疾” 减少大模型的“幻觉”我在3分钟学习大模型LLM基础 - 3 | 大模型的幻觉文中强调“幻觉是大模型为了维持‘概率上的通顺’而进行的合理化虚构”。当大模型不知道答案时它会为了维持语句的通顺而忽视回答内容的真实性。而有了 RAG大模型必须基于检索到的真实资料回答从而大幅降低胡说八道的概率。 经济高效的“补课”大模型的训练成本极高。如果为了让 AI 知道“今天的天气”或“公司新发的通知”而每天重新训练模型在经济上是不现实的。 RAG 相当于不需要给大脑做手术只需要递给它一本新书。数据更新只需更新外挂的知识库无需改动大模型本身从而降低大模型的训练成本。 数据隐私的保护出于对数据隐私保护的考虑很多企业不敢把内部文档如合同、代码投喂给公有大模型进行训练。使用 RAG企业的数据可以保存在本地的“外挂库”中大模型只是在回答问题时临时读取企业机密数据不会被大模型开发公司拿走。3. RAG的工作原理了解了原理我们再来看看 RAG 的具体运行流程。虽然技术细节很复杂但逻辑上可以划分为三个步骤检索Retrieval 当你提出问题例如“我们公司的差旅报销标准是什么”系统不会直接问大模型而是先去你的企业知识库里“搜索”找到了《2026年员工差旅管理办法.pdf》中的相关段落。增强Augmentation 系统把你的问题和刚才找到的“报销标准段落”拼接在一起形成一个新的、更长的提示词。生成Generation 系统把这个包含答案线索的提示词扔给大模型。此时大模型不再是瞎猜而是阅读了参考资料后为你总结出答案。⚠️ RAG 的局限性虽然 RAG 很好用但它也受到3分钟学习大模型LLM基础 - 4 | 大模型的上下文窗口Context中的上下文窗口限制 。 如果检索到的资料太多例如搜出了几十本书的内容超过了模型的上下文窗口上限大模型依然会“消化不良”或丢失信息 。因此进行涉及大规模资料检索的相关任务时需“定期总结”资料的要点把长篇大论浓缩成精华。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”