检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是提升大型语言模型（LLM）应用效果的核心技术。根据您的要求，本文将RAG的深度解析分为四个部分：知识索引构建流程、运行时核心流程、向量数据库原理与相似度计算以及RAG效果评估与持续优化。

一、 RAG的基石：知识索引构建流程解析

RAG系统的效能高度依赖于其知识库的质量。索引构建（Indexing）是RAG的基础，它将原始数据转化为可供高效检索的向量形式。以下流程图清晰地展示了这一过程：

流程阶段	关键步骤	对应碎片信息
1. 数据源与接入	文档、网页、表格 -> 数据 -> 提取文本 -> 统一标准	“数据接入与格式的统一”
2. 数据清洗	去除重复内容、过滤噪声符号	“去除重复内容”、“过滤噪声符号”
3. 数据分块	切分、控制长度	“RAG中的分块”、“常见的分块策略”
4. 元数据注解	元数据注解	“元数据标注”
5. 向量化与存储	向量化 (Embedding 嵌入) -> 向量存储	“RAG中的 Embedding 嵌入”、“向量数据库原理”

1. 数据接入与标准化

RAG的第一步是处理多源异构数据，包括PDF、Word、网页、表格等。

• 提取文本：利用工具（如PyPDF2、BeautifulSoup）从各种格式中提取纯文本内容。
• 统一标准：对提取的文本进行格式标准化，例如统一编码（UTF-8）、去除乱码、统一大小写，确保数据一致性。

2. 数据清洗与预处理

数据清洗是保证检索质量的关键环节。

• 去除重复内容：过滤文档中的页眉页脚、重复描述等，避免冗余信息。
• 过滤噪声符号：去除标点、特殊字符、Markdown格式等噪声，保留核心文本。
• 敏感信息处理：利用正则或库删除隐私数据（手机号、邮箱），避免泄露。

3. 文本分块（Chunking）

由于大语言模型的上下文窗口限制，长文本必须被拆分成若干个“知识块”。

• 切分与长度控制：分块策略包括自然结构分块（按标题、段落）、固定大小分块、滑动窗口分块和递归分块等。目标是让每个块包含相对完整的语义单元，并控制长度（如300-500字）以适配LLM的上下文窗口。

4. 元数据注解（Metadata Annotation）

为每个知识块附加元数据，如文档标题、URL、作者、上传时间、章节位置等。

• 作用：元数据可作为检索时的过滤条件，是实现自查询（Self-Query）等高级检索的基础。

5. 向量化与存储

这是索引构建的最后一步，将处理好的文本转化为数值形式。

• 向量化（Embedding）：使用嵌入模型（如BERT、BGE）将文本内容映射为高维空间中的密集向量。
• 向量存储：将这些向量存入向量数据库（如Milvus、Faiss），利用高效的索引结构和近似最近邻（ANN）算法，为后续的快速检索做好准备。

二、 RAG的运行时核心流程：从查询到生成

索引构建完成后，RAG系统进入运行时阶段，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的循环。以下流程图展示了用户查询到最终答案的完整路径：

流程阶段	关键步骤	对应碎片信息
1. 查询预处理	用户提示词 -> 查询扩展 / 自查询 -> 拆分子问题	“查询扩展”、“自查询”
2. 初步检索	向量检索（语义匹配）/ 关键词检索（精确匹配）	“混合检索”
3. 结果优化	结果融合与重排序 -> Rerank使用	“混合检索”、“Rerank”
4. 提示构建	提示压缩 -> 传入大模型	“提示压缩”

1. 查询预处理与增强

在进行检索之前，系统会对用户原始查询进行增强和解析，以提高检索的准确性。

• 查询扩展（Query Expansion）：通过添加同义词、相关术语或隐含意图，让查询更精准、覆盖范围更广，解决词汇匹配问题。
• 自查询（Self-Query）：自动解析用户查询中的隐含条件（如时间、作者等元数据），生成结构化查询语句，解决元数据过滤问题。
• 拆分子问题：对于复杂查询，将其分解为更小的、可独立检索的子问题。

2. 初步检索（混合检索）

系统并行或顺序执行多种检索方式，以确保检索结果的全面性。

• 向量检索：基于语义相似度进行匹配，擅长理解文本含义。
• 关键词检索：基于倒排索引、BM25等算法，擅长精确匹配专有名词。
• 结果融合与重排序：将向量检索和关键词检索的结果通过权重融合或RRF等模型合并，形成一个初步的候选文档列表。

3. 结果优化（Rerank）

初步检索（粗排）的结果可能包含不相关文档。

• Rerank（重排序）：利用更精确的Rerank模型对初步检索返回的候选文档列表进行再次排序（精排），选出匹配度最高的Top-K文档，极大地提高了最终送入LLM的上下文质量。

4. 提示构建与生成

提示压缩（Prompt Compression）：对重排序后的Top-K文档进行简化处理，提取核心信息，滤除无关内容，确保最终的Prompt既完整保留关键信息，又符合大语言模型的上下文窗口限制，同时减少计算资源消耗。

传入大模型：将用户查询和经过优化的上下文（Prompt）输入给大型语言模型，由LLM生成最终答案。

向量数据库原理与相似度计算

RAG系统的性能高度依赖于高效的向量检索。以下流程图展示了向量数据库中相似度计算的核心原理：

向量数据库的核心原理是通过将高维数据转换为多维向量，并基于相似性测量，利用高效的索引结构和近似最近邻（ANN）算法，快速检索与目标最相似的向量结果。

相似度计算方法：

• 余弦相似度：衡量两个向量的方向一致性，不关注向量长度，常用于文本、推荐系统（重视语义方向）。
• 欧几里得距离（欧氏距离）：计算两个向量在空间中的直线距离，常用于图像、视频检索（关注空间差异）。
• 曼哈顿距离：计算两个向量在各维度上的差值绝对值之和，适用于网格数据、稀疏数据。

RAG效果评估与持续优化

RAG是一个持续改进的过程，需要从检索质量、生成质量和系统性能三个角度进行评估。

1. 检索质量评估

关注系统从知识库中找到相关信息的能力。

• 客观指标：包括Precision@k（前k个结果的相关性比例）、MRR（首个相关结果的排名倒数平均值）、NDCG（区分不同相关度的重要性）和Recall@k（覆盖所有相关文档的比例）。
• 主观评测：通过人工审核检索结果是否满足业务需求。

2. 生成质量评估

关注大语言模型基于检索结果生成答案的质量。

• CR（上下文相关性）：答案是否基于检索内容（忠实度）。
• AR（回答相关性）：回答是否解决用户问题（相关性）。
• F（真实性）：评估生成的答案中是否存在幻觉。
• 评测方法：可采用大模型评分或人工评分。

3. 系统性能评估

关注非功能性需求，确保系统在生产环境中的可用性。

• 延迟：响应时间。
• 吞吐量：单位时间内处理的请求量。
• 错误率：生成错误答案的比例。

在实际应用中，建议采取分层测试（先测检索，再测生成，最后压测性能）和持续监控（实时跟踪用户满意度、业务指标）的策略，以实现RAG系统的持续优化。