我要投稿

RAG相关术语快速了解

发布日期：2025-05-30 06:41:46 浏览次数： 2570

作者：灵矩Lab

微信搜一搜，关注“灵矩Lab”

RAG (Retrieval-Augmented Generation)，检索增强生成

一、RAG架构核心组成

术语	含义
Retriever（检索器）	负责从外部知识库中查找与用户问题相关的文档或片段（如向量数据库中的Top-k检索）。
Generator（生成器）	通常是大型语言模型（如GPT、T5），利用检索到的信息生成最终回答。
Index（索引）	检索系统的核心数据结构，用于快速查找文档。一般为向量索引。
Knowledge Base / Corpus（知识库 / 文档库）	存储结构化或非结构化知识的内容集合，RAG系统会从中检索相关信息。

二、Embedding与向量检索

术语	含义
Embedding（嵌入表示）	把文本转化为向量，用于语义比较和检索。
Dense Retrieval（稠密检索）	使用语义向量（如DPR、BERT）进行文本检索，优于传统TF-IDF方法。
Vector Store（向量数据库）	用于存储文档向量的数据库，如FAISS、Pinecone、Milvus、Weaviate等。
ANN（Approximate Nearest Neighbor）	一种高效查找相似向量的算法，常用于大规模向量检索。

三、检索技术

术语	含义
DPR（Dense Passage Retrieval）	Facebook提出的稠密检索方法，训练了Query Encoder和Passage Encoder。
BM25	一种经典的基于词频的稀疏文本检索算法，传统搜索引擎常用。
Hybrid Retrieval（混合检索）	同时结合稀疏检索（如BM25）和稠密检索（如DPR）结果，提高召回率。

四、生成与上下文控制

术语	含义
Context Window（上下文窗口）	LLM能处理的最大输入长度，超出后会截断。
Chunking（分块）	将长文档切分为小块（chunks）以适应检索与上下文窗口限制。
Top-k Retrieval	返回与查询最相关的前k个文档块或片段。
Prompt Engineering	设计提示词，以更好地引导语言模型利用检索内容生成答案。
Grounding	保证生成内容基于真实检索结果，而非幻想（hallucination）。

五、相关技术与模式

术语	含义
Reranking（重排序）	对初步检索结果再次打分排序，提升质量。
Query Expansion（查询扩展）	通过添加同义词、上下义词等方式增强查询效果。
Multi-hop Retrieval	支持跨多个文档或查询步骤的复杂问题解答。
Fusion-in-Decoder（FiD）	Google提出的一种生成架构，融合多个检索文档到decoder中。
Retriever-Reader Architecture	检索器+阅读器的传统问答架构，是RAG的前身。

六、RAG部署相关

术语	含义
Cold Start	系统首次运行时缺少有效检索结果或嵌入表示的问题。
Latency（延迟）	检索+生成的总耗时，是RAG系统优化的重点之一。
Caching	将常见检索或生成结果缓存，提升性能。
Incremental Indexing	支持新增文档时无需重建整个索引的机制。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-06-12

不要只是搭建：RAG 不是上传文档然后问答那么简单

2026-06-12

3.1万Star！PageIndex：不用向量数据库，RAG准确率做到98.7%

2026-06-11

AI落地实战：企业RAG全链路实施方案

2026-06-11

你的 RAG 在 10 个文档上跑得好好的，放到 1000 万就崩了

2026-06-11

主流RAG技术全景 -- 从Naive到Agentic

2026-06-10

如何构建一个更“好”的知识库？

2026-06-10

7.9K星：Google黑科技TurboQuant开源实现，Rust重写向量检索提速30倍

2026-06-10

企业级智能体系统 RAG的分片优化逻辑

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

知识基座：让“AI 越用越懂业务”的团队经验实践【天猫AI Coding实践系列】

2026-03-23

全网爆火的大模型AI知识库，保姆级教程来了

2026-04-06

从RAG到GraphRAG：货拉拉元数据检索应用实践

2026-03-18

为什么总感觉 Claude Code 比 Cursor 聪明？真正的原因根本不是模型能力！

2026-03-20

Karpathy的LLM Wiki + 3.5 万Star的Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？

2026-04-27

RAG进化了，深扒Claude Code源码中RAG高级技巧

2026-04-02

OpenDataLoader：PDF文档提取的一站式方案

2026-03-31

面向手机Agent的记忆系统工程:OPPO的Agentic-RAG实战与演进

2026-03-21

企业AI落地三重门，用友如何破局？

2026-03-17

2026 年做搜索就是做 Agent Memory

2026-04-23

大家都在问

如何构建一个更“好”的知识库？

2026-06-10

企业 RAG 知识库落地，应如何设计实现？

2026-06-10

AIOps探索：给不能联网的客户做一个AI运维助手到底有多难？

2026-05-20

有多少人把Agent与RAG的检索策略，简化成了 if-else？

2026-05-18

到底是谁会相信RAG已死啊？

2026-05-11

1G内存检索2500万向量，Milvus中如何用FLAT在强标量过滤场景搞定毫秒响应？

2026-05-07

多Agent场景，子agent 之间数据读写不同步，如何解决？

2026-05-06

Karpathy的LLM Wiki + 3.5 万Star的Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？

2026-04-27

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS Skill 提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件 FDE AI+医疗 MaxKB Palantir Glean Openclaw

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部