RAG 与知识库图文讲义1625 字

深入理解检索增强生成(RAG)的工作机制

更新于 2025-11-30·全库 100 / 611

《深入理解检索增强生成(RAG)的工作机制》共 14 页、0.2 万字，通篇围绕向量、embedding、RAG、检索展开，归在「RAG 与知识库」这一层。

覆盖向量embeddingRAG检索重排知识库

适合手上有一堆资料，要把它变成能问答的知识库的人

目录骨架（8 节）

原 PDF 已逐页还原成图，共 14 页，这里先放前 3 页，其中 3 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排，可能有个别错字，以图为准；点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页

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深入理解检索增强生成（RAG）的工作机制

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通用大语言模型（如 GPT-40，Deepseek）拥有海量的世界知识，但它们无法访问你公司的内部信息、最新的研究报告或私有数据库。

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将海量内部信息直接输入模型的上下文窗口会带来三大挑战：

1.模型无法读取所有内容（Limited Context Window）大多数模型的上下文窗口有限，无法一次性处理完整的知识库。

3.模型推理慢（Slow Inference Speed）输入越长，生成回应的速度就越慢，影响用户体验。

2.模型推理成本高（High Inference Cost）

处理更长的输入文本会显著增加计算成本和 API 调用费用。

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把你手上的数据和想解决的那个环节发上来，我们按具体情况回，不复述方法论。