本文深入浅出地讲解了RAG（检索增强生成）技术的原理与应用，从基本概念出发，详细阐述了如何通过向量化数据并利用向量数据库进行高效检索，进而增强大模型的回答能力。文章还探讨了RAG在多个领域的应用潜力，如企业知识问答、智能客服等，并提醒开发者注意避免数据偏见。最后，通过实际代码示例，展示了如何实现RAG流程，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、RAG是什么？
RAG,字面意思是检索-增强-生成。我觉得这里用ES来理解会更为简单，如果你对这个ES搜索有一点基础的话，检索，根据已有的数据，各种各样的，进行搜索；增强，那就是在原有的基础上变得更强，那这个原有的东西是什么呢，就是在大模型原有的回答之前，给它一些更为有信服力的东西，（ES叫score,这里叫相关性，其实理解起来相像）作为context塞给大模型；生成：让大模型在有这个context的基础上，生成更为可靠准确的数据返回给用户。这样理解是不是更好理解。
RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成：
Retrieval：从企业知识中找到与问题最相关的片段
Augmented：把这些片段加入模型上下文
Generation：让模型依据片段生成回答
那上文所说的 已有的数据得是我们喂给它的，比如我们在mysql数据库中定义一些结构，存入一些数据，后续就可以用sql语句查询处理；同理，RAG也有数据库，不过我们称其为向量数据库，VectorStore，那你要存入向量数据库，得先向量化（这里向量化后的数据和线性代数中的向量很像，如图）
这是第一步，先把数据向量化；第二步，用户输入的内容，也要进行向量化，和向量数据库进行比对，具有相关性的内容的原文，注意是原文 作为context塞给大模型，作为参考的依据，然后大模型根据这些内容，整理得到结果返回给用户。这是整个完整的流程：
二、RAG能做什么？
上文我们提到，RAG会向量化一些数据，那这些数据可能是一些pdf、md、图片…对应的内容可能是说明书，协议，手册,简历，病历，商品说明，于是乎，我们可以利用这些数据，进行向量化，我们就能做企业知识问答、智能客服、法律与合同检索、医疗资料辅助查询、电商商品导购、工单故障诊断简历匹配等等… 所以，RAG不止能做企业知识库，根据所给的数据的不同可以实现更多丰富的内容，只是像企业知识问答这种功能，更为简单易懂。
于此同时，比如说你有了一些数据，也确实能够拿到一些数据响应给用户，那能不能更近一步，比如说电商商品导购，用户要求 “我要一台适合看视频，看文档，新款手机，折叠机。”于是电商AI小助理不只是告诉你你可以选择购买A 或 B 的折叠机，甚至它直接给你调出了一个页面，来，哥们，我给你推荐新出的折叠手机 iphone duo 15999 或者 小米18 fold xxx 然后你就可以根据喜好自己去挑，那后面这个步骤是不是可以用一个我们上节学过的Tool Calling 工具调用实现！ 这不就结合起来了吗？
但是你要注意，也就是说我能给你选出你要的几个选项给你选择，是不是我可以在这个给定的结果中，添加一些“不良的元素”，比如说，A手机厂商投广告了，投钱了，说你把搜索结果给我放在前面，只要用户搜索折叠手机，你AI生成的推荐手机页面我A手机一定要排在前面！！ 这个是不是可以做到！ 把投放广告的那套“召回+重排”用在AI上，于是不良的风气就出现了，我称之为 剑走偏锋，本来是一个很好的设计，给用户推荐一些相关的产品，却也有可能被设计成会被误导消费者的一种形式，如果是这样的设计，那我觉得就丢失了AI最基本的公正原则，把那种页面显示内容也可以添加广告的那一套也塞给了AI；到最后用一句“AI生成的信息可能有误，仅供参考”草草了事。
三、怎么实现一个RAG
言归正传，我们来实现一个RAG的过程。完整的过程就如同上面的图所言，分两步走，生成对应的向量数据库，和用户提问部分
几点注意：
- 1. 把数据向量化需要引入对应的向量化模型，这不同于那些多模态的大模型，一般都带有embedding字样，如
2. 向量数据库有很多种选择，生产中多使用Milvus,我们本节使用的是Redis Stack,当然你要用Milvus也行，我要提醒你的是，这玩意需要一点内存。
3. redis stack !== redis
虽然他们在端口上都是6379，看起来人畜无害，但是你的redis大概率是没有redis stack的，如果是docker的话，要安装 redis/redis-stack-server:latest 这个镜像，涵盖普通的redis和redis stack。
配置yaml,添加4个依赖
Redis Starter 中排除自动配置是本章的刻意设计。Spring AI 1.1.2 的 Redis 自动配置无法通过 YAML 声明本项目的权限元数据字段；我们需要显式构建 RedisVectorStore，将 tenantId、departmentId 等字段建入 RediSearch 索引。
前面做了很多操作，到最后都融为一个动作，把切好块的Doucuments放进vectorStore
用户在查询的时候，先进行相似度匹配
得到retrieved再进行一次权限过滤，得到了authorized,再组装一下得到context给大模型
四、测试结果
你可以上传一个员工手册的pdf,然后向量数据库中会将其切块保存
然后你可以问对应的问题，从向量数据库中查到对应的内容辅助回答
如果你把部门改成department-002模拟不同的部门
那么你将无权限得到对应的数据，因为刚才上传的数据仅仅department-001可查看，这样就达到了数据隔离。就好比，你想去查询公司内某个新来员工的工资，那肯定就不能让你查到了对吧，要不然如果这个新来的员工工资还比你高，年龄还比你小，岂不是影响团结。
五、还是那个ChatClient
现在我们来看点源码，非常简单容易理解，如果你能看到这里，你不该错过。
之前我们在写这个ChatClient的时候，是不是写过一个MessageChatMemoryAdvisor,用于让对话有了记忆功能，这个advisor就是干这种事，作为一个拦截器或者增强器的功能而存在，像MessageChatMemoryAdvisor是不是增强了它的功能，同理我们点开这个Advisor的实现类
我们可以看到这个QuestionAnswerAdvisor，QuestionAnswerAdvisor 通过使用已注入的 VectorStore 检索相关文档，并将检索结果加入 Prompt，从而实现检索增强生成（RAG）。那这种方式和我们最开始的那种方式的区别是，QuestionAnswerAdvisor属于自动，我们的那种方式属于手动模式，因为我们需要自己添加一些metadata元数据，增加一些权限过滤，手动操作更为方便，但是增加了一些代码量。
以上就是关于RAG的内容，相关的代码已放置Github，tag为tag-1.4,有需要自行取用。
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