rag知识库核心流程包括哪些步骤？ChatWiki构建rag知识库流程

一、RAG知识库介绍

RAG 模型的核心思想是将传统的检索方法与生成模型结合，通过引入外部知识库来增强生成的内容。点此进入ChatWiki体验交流群，免费使用

其运行分为两阶段：‌

该系统优势显著：

1）基于向量相似度实现深层语义理解，优于传统关键词匹配；

2）支持实时更新知识库（如最新医疗指南或企业文档），无需重新训练模型；

3）通过检索内容约束生成逻辑，大幅减少大模型“幻觉”。

典型应用于医疗辅助诊断、企业知识管理、学术研究等需动态整合专业数据的场景，关键技术涵盖数据预处理、向量化、语义检索及结果优化，成为连接专业领域知识与通用AI的高效桥梁。

二、RAG基本流程

RAG可分为5个基本流程：知识文档的准备；嵌入模型嵌入模型（embedding model）；向量数据库；查询检索和生产回答。

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NO.1 知识文档的准备

在构建一个高效的RAG系统时，首要步骤是准备知识文档。ChatWiki支持导入批量导入OFD文件、Word文档、TXT文件、CSV数据表、Excel表格、PDF文件等，甚至是在线网页等。

通过NLP自动清洗、向量化处理，实现语义检索与上下文精准关联。

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NO.2 嵌入模型

接下来，利用嵌入模型（Embedding Model）对知识库中的每个文本块进行编码，生成对应的向量表示。这些向量表示捕捉了文本块的语义信息，能够在向量空间中反映出文本块之间的相似性。

嵌入模型通常是通过大规模预训练语言模型（如 BERT、RoBERTa 等）进行微调，以适应特定领域的知识和语言风格。

ChatWiki支持GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、火山引擎等20+国内外大模型，支持动态切换或混合调用，平衡成本与效果。

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NO.3 向量数据库

生成的向量表示需要进行索引和存储，以便于后续的快速检索操作。这一步通常使用向量数据库（如 FAISS）来实现。

向量数据库能够高效地处理大规模向量数据，并支持近似最近邻（ANN）搜索，从而在大规模数据中快速找到与查询向量相似的存储向量。

NO.4 查询检索

当用户通过聊天界面提交查询时，RAG 模型首先将查询输入嵌入模型，生成查询向量。这个查询向量同样捕捉了查询的语义信息，便于后续的相似性搜索。

通过查询向量，RAG 模型在向量数据库中进行相似性检索。检索过程利用近似最近邻搜索算法（如 HNSW），快速找到与查询向量相似的存储向量。这些相似向量对应的文本块就是检索到的上下文文档片段。

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NO.5 生成回答

检索到的文档片段被传递给生成模型（如 DeepSeek），作为生成答案的上下文。生成模型利用这些上下文信息，结合查询内容，生成更加准确和相关的答案。

生成模型的提示（Prompt）可以设定为“根据上下文回答查询”，确保生成的内容紧扣检索到的信息。

在ChatWiki里，创建AI机器人引用知识库时，可自定义提示词。

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最终，生成模型输出的答案通过聊天界面返回给用户。这一过程确保了答案的准确性和相关性，因为生成模型依赖于从知识库中检索到的实际文档片段，而不仅仅是依赖于其内部的预训练知识。

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