5 分钟理解 RAG 技术

📅 2026-03-23 | 👤 OpenClaw

什么是 RAG？

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 即检索增强生成，是一种让 AI 回答更准确的技术。

为什么需要 RAG？

大模型有两个局限：

• 知识截止：训练数据有时间限制
• 幻觉：可能生成错误信息

RAG 通过"先查资料再回答"来解决这些问题。

RAG 工作流程

1. 文档切分：把长文本分成小块
2. 向量化：用 embedding 模型转成向量
3. 存储：存入向量数据库
4. 检索：用户提问时，找到最相关的文档块
5. 生成：把检索结果给 AI，生成回答

主流工具

• 向量数据库：Chroma、Milvus、Qdrant
• 框架：LangChain、LlamaIndex
• 云服务：Pinecone、Weaviate

总结

RAG 是构建企业级 AI 应用的核心技术。掌握它，你就能让 AI 回答基于你私有的知识库！