RAG与知识库、向量数据库和知识图谱的接洽与区别

一、RAG是什么？——“能检索，又能天生”的超等助手

你有没有遇到过这样的问题：向大模子提问时，它总是能答复你许多问题，但有时它也会“胡说八道”，或者说的内容就停顿在它练习时的知识库里。很简单的说，它能告诉你10年前的事情，但对今天刚发生的事故一无所知。这种“知识不更新”和“胡乱推测”的缺点让大模子的答复不敷完善。于是，RAG应运而生了。
RAG（检索增强天生） 技术的本质就是通过外部资料库来补充大模子的知识，帮助它办理这些问题。就像你在考试时，虽然已经背了许多知识，但假如碰到不会的题目，你会去翻一翻资料，确保自己能答对。RAG就是让大模子“查资料”，让它更智慧、精准地答复问题。
二、RAG如何运作？——三步走，智慧应对

那么，RAG到底是怎么工作的呢？实在，RAG有三个简单的步骤：

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  • 创建资料库：想象一下，你有一本《百科全书》，里面装满了各类资料（文本、图像、视频等），这些资料可以帮助大模子找到答案。
    
  
  
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  • 查资料：遇到问题时，大模子会像一个智慧的门生一样，去查阅这些资料库，看那里有能帮它办理问题的内容。
    
  
  
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  • 带着资料问问题：找到相关资料后，大模子会联合这些信息往返答问题。
    
  
  

假如你是一名门生，当你遇到困难时，不是直接看书，而是先去问隔壁的大门生哥哥姐姐。假如他们也不懂，就带着课本一起请教。这就像RAG的工作方式一样：首先找资料，然后带着资料去问问题。
三、知识库、向量数据库和知识图谱，都是些什么？

看懂了RAG的工作流程，大家肯定会有个问题：本地知识库、向量数据库、知识图谱和RAG有什么关系呢？
本地知识库——你的“资料库”

本地知识库，就是你公司内部的全部资料合集，好比销售纪录、技术文档、员工手册等。它就像你家里的文件柜，把不同种类的信息按种别整理得井然有序。
向量数据库——储存数据的“保险箱”

想象一下，你要存放一张名片，不仅要存名字，还要存其他具体信息。假如你把全部名片存成图片形式，想查找某个信息就不方便。于是，就用向量数据库来存储数据，这种数据库把每一条信息转化为数字（向量），这样可以更智能地举行“语义”搜索。简单来说，向量数据库就是存放“信息的数字化形式”的地方。
知识图谱——理清“数据关系”

知识图谱是通过图形的方式，把知识点和它们之间的关系“画出来”。就像一个“知识地图”，能帮助你看到不同知识之间的接洽。举个例子，谷歌的搜索引擎就是用知识图谱技术来整理全球的信息，把数据和它们之间的关系清晰展现给你。
四、它们和RAG的关系——RAG的“朋友们”

本地知识库、向量数据库、知识图谱和RAG虽然看起来是四个不同的概念，但它们之间也有着紧密的接洽。

• • 本地知识库：它存储了公司或组织的资料，当然可以帮助RAG查找相关内容。
  
• • 向量数据库：当你需要用语义来检索信息时，RAG就会用到它。通过向量数据库，RAG能找到相关信息。
  
• • 知识图谱：假如你需要更加结构化、层次化的信息，知识图谱就可以为RAG提供帮助，帮助它更好地理解知识之间的关系。
  

总的来说，RAG就像是一个超等智能的门生，它不关心这些资料从那里来，只关心如何使用这些资料往返答你的问题。而这些“资料库”就像它的工具和助手，帮助它更高效地找到问题答案。
五、为什么RAG与这些工具没有直接关系？

也许你会问：“那RAG和本地知识库、向量数据库、知识图谱到底有关系吗？”严格来说，它们并没有直接关系。RAG只是通过外部检索技术来弥补大模子的缺陷，而这些技术本身是独立的。
RAG可以依赖传统的数据库、知识图谱，甚至网络搜索引擎来获取数据。换句话说，它们都是RAG实现的一种方式，但RAG本身并不特定依赖其中任何一个。
六、总结——别再把RAG当成“万能钥匙”

RAG技术的核心目的是让大模子在答复问题时不再“胡说八道”，而是通过外部资料的帮助，提升它的精准性。至于如何得到这些资料——无论是从本地知识库、向量数据库照旧知识图谱，都取决于具体的应用场景。
以是，RAG与这些工具并没有什么秘密的关系，它们之间的互助就是为了帮助RAG更好地完成任务。而作为我们一样平常工作中的技术工具，这些概念实在并不难理解，只要我们捉住它们的核心功能，就能在一样平常中灵活应用。
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