RAG Primer 原理和使用

RAG · LLM · Retrieval · Prompt · Agent · MCP

# RAG 入门：让 AI 先查资料再回答

从 LLM 的对话限制出发，理解 RAG 的建库、检索、排序、提示词和 Agent 扩展。

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开场不用讲算法，先讲主线：大模型会说话，但它不是企业知识库。因为它有上下文、幻觉、注意力和顺序方面的限制，所以需要 RAG 这套“先查资料，再组织答案”的机制。
Roadmap 学习路径

由浅入深

## 从“会生成”到“会查资料、会调用工具”

1

### 基础概念

- RAG 是什么
- LLM 是什么

→
2

### LLM 限制

- 上下文
- 幻觉
- 注意力与顺序

→
3

### 离线建库

- 资料清洗
- 切片
- 向量化入库

→
4

### 在线问答

- 语义检索
- 排序 / 重排
- 提示词工程

→
5

### 能力扩展

- Agents 分工
- MCP 连接工具

这页把路线说清楚。后面每一页都围绕 LLM 限制到 RAG 方案，再到提示词工程和 Agent 的路径推进。
RAG 检索增强生成

RAG 解释

## RAG = 先检索资料，再增强上下文，最后生成答案

Retrieval

### 检索

从知识库找到相关资料。

→
Augmented

### 增强

把资料放进上下文。

→
Generation

### 生成

LLM 基于资料回答。

### 不是训练模型

知识不写进模型参数，而是每次回答前动态查资料。

### 不是全量塞资料

只取与问题相关的片段，降低上下文压力和噪声。

这页讲 RAG 的基本定义。先给出完整定义，再强调 RAG 不是训练模型，也不是把全部资料塞给模型。
LLM 大语言模型

定义

## LLM：理解上下文，生成自然语言

能力

### 理解上下文，生成答案

- 读懂用户问题的大意
- 把零散信息组织成自然语言
- 按要求改写、总结、解释、翻译

≠
边界

### 企业资料库或事实系统

- 不会天然知道最新制度
- 不知道内部文档和私有数据
- 不能保证每句话都有来源

### 定位

LLM 负责读懂和表达，事实依据来自外部资料。

这里不要把 LLM 讲成搜索引擎。LLM 最强的是语言理解和生成，事实来源要靠外部知识、数据库或工具补充。
Limits 对话限制

对话限制

## LLM 的 4 个对话限制

1

### 上下文有限

输入窗口有限；资料过多会变慢、变贵、变乱。

2

### 会有幻觉

资料不足或指令不清时，会生成看似合理的错误内容。

3

### 专注度下降

长资料和噪声会稀释重点，关键信息可能被忽略。

4

### 顺序不稳定

位置、相似内容、前后冲突都会影响答案。

处理策略：每次只给最相关、最可信的少量资料。

这一页要明确回应用户大纲：上下文限制、幻觉、专注度、不会稳定关注内容顺序。它们共同解释了为什么不能简单粗暴地把所有文档塞进去。
Why RAG 限制带来方案

从限制到方案

## RAG 的核心：不是让模型记住全部知识，而是让它按需查资料

全量输入

### 全部塞给 LLM

长、乱、贵，容易混入过期和无权限资料。

→
RAG

### 先查，再答

每次只取跟问题最相关的资料片段。

→
生成

### 基于资料回答

LLM 根据资料生成，必要时引用来源。

### RAG = 检索增强生成

检索相关资料 → 放入上下文 → LLM 生成答案。

这页把 RAG 的必要性讲出来：不是因为向量数据库酷，而是因为 LLM 的上下文和注意力有限，必须把资料筛小、筛准，再交给模型。
Offline Pipeline 后台整理资料

离线流程

## 资料整理成可检索的知识库

01

#### 收集资料

产品手册、FAQ、制度、接口文档、案例、流程说明。

02

#### 清洗资料

去掉重复、过期、广告、目录噪声和格式错误。

03

#### 切片

把长文档拆成能独立表达意思的小片段。

04

#### 加元数据

来源、版本、时间、部门、权限、适用范围。

05

#### 向量化入库

把每个片段变成语义向量，写入向量库。

资料质量决定检索质量。

这里是“前期准备”。强调 RAG 不只是问答界面，后台知识库准备很关键。元数据也很重要，因为后面排序和权限过滤会用到。
Chunk & Embedding 切片和向量化

索引构建

## 切片 + 向量化：支持语义检索

切片 A：退费条件

购买后 7 天内，且未使用核心服务，可以申请全额退款。

切片 B：不可退场景

已开具发票、已交付定制服务、超过合同期限，不支持自动退款。

切片 C：审批路径

超过 5 万元的退款申请，需要客户成功经理和财务双审批。

切片

### 粒度适中

过大噪声多，过小语义断；每片覆盖一个局部问题。

向量库

### 语义坐标

文字转换成数字向量；语义相近，距离更近。

用卡片和地图类比：切片是把书拆成卡片，向量化是给卡片标语义坐标。用户问法不一样，也能找到意思接近的片段。
Online Retrieval 检索和排序

在线流程

## 用户提问后：检索候选，排序后交给 LLM

01

#### 问题改写

把口语问题改成更适合检索的查询。

02

#### 问题向量化

把用户问题也转成语义向量。

03

#### 召回候选

从向量库里找语义距离近的片段。

04

#### 排序 / 重排

按相关性、时效、权限、来源可信度重新排序。

05

#### 拼上下文

只把最有用的几段资料交给 LLM。

### 排序后的候选资料

1

#### 退款政策 v2026Q2

最相关，且版本最新。

2

#### 大客户审批流程

相关，但只在金额超过 5 万时使用。

### 排序作用

- 过期资料降权
- 无权限资料过滤
- 可信来源优先
- 减少噪声，保留重点

这里必须引出“排序”概念。召回只是先捞一批候选，排序/重排才决定哪些片段真正进入上下文。排序质量直接影响最终答案。
Prompt Engineering 系统提示词

生成约束

## 系统提示词规定 LLM 的资料使用规则

SYSTEM:
你是客服助手。只能基于 CONTEXT 回答；资料不足时说“不确定”，不要编造。
CONTEXT:
[退款政策 v2026Q2] 购买后 7 天内且未使用核心服务，可全额退款。
USER:
客户买了 3 天，还没使用，可以退吗？
提示词工程

### 规则

- 角色：你是谁
- 边界：只能基于资料回答
- 格式：分点、引用来源、给结论
- 兜底：不知道就说不知道
- 安全：不要泄露无权限信息

RAG 找资料；提示词规定资料的使用方式。

这一页承接用户大纲：给到 LLM 的时候需要系统提示词，由此引出提示词工程。提示词工程重点不是花哨话术，而是角色、边界、格式、引用和兜底。
Agent 复杂任务的分工协作

复杂任务

## 复杂任务：多步骤、多角色、多 LLM 协作

规划者

### 拆任务

规划检索、工具调用和结果组织。

→
检索者

### 查资料

使用 RAG 从知识库里找依据，必要时多轮检索。

→
执行者

### 调用工具

查订单、建工单、读数据库、调用业务系统接口。

### Agent

目标驱动流程：规划步骤、选择工具、读取结果、继续推进。

### 和 RAG 的关系

RAG 提供知识入口；Agent 负责任务编排。

不要把 Agent 讲玄。它就是更复杂任务里的规划和编排：可能一个 LLM 规划，一个 LLM 检索，一个 LLM 写答案，也可能调用外部工具。
MCP 工具连接

MCP

## MCP：让 Agent 稳定连接外部工具和业务系统

统一接口

### 工具接入规范

把不同系统的能力包装成模型可调用的工具。

上下文供给

### 读取外部信息

查数据库、读文件、取工单、访问知识系统。

动作执行

### 调用业务能力

创建工单、查询订单、发送通知、写入结果。

CRM 工单数据库搜索文件

RAG 负责查知识；Agent 负责编排任务；MCP 负责连接工具。

这页讲 MCP。它不需要展开协议细节，只要说明 MCP 是让模型/Agent 稳定连接外部工具和系统的接口层。
Takeaway 关键链路

核心链路

## RAG → LLM 限制 → 切片 → 向量化 → 语义检索 → 排序 → 提示词 → Agent → MCP

限制

### LLM 不能吃下全部知识

上下文有限、会幻觉、专注度和顺序都不稳定。

建库

### 资料要先整理成片段

清洗、切片、向量化、加元数据，再放入向量库。

检索

### 提问时先找资料

召回候选，再排序过滤，把最相关内容放进上下文。

扩展

### Agent + MCP

Agent 编排多步骤任务；MCP 连接外部工具和系统。

RAG 不是替代 LLM，而是给 LLM 配一套“会查资料的工作台”。

收尾不要再加新概念。重复主线：LLM 有限制，所以需要 RAG；RAG 后台建库，前台检索排序，再通过提示词交给 LLM；复杂任务用 Agent。