RAG能否破解AI才华横溢却胡言乱语的谜题？
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RAG到底能不能拯救那只“才华横溢却胡言乱语”的AI怪兽？这不是一个学术论文，而是一段混沌的自我拷问——带着焦虑、期待、甚至一点点绝望，差不多得了...。
一、 先说个乱七八糟的背景
大型语言模型像是坐在图书馆里的天才学生，它能背诵《诗经》、聊《星际争霸》，但每次被问到最新的公司报销制度， 翻车了。 它就会凭空捏造一句“报销上限是500元”。这种现象业内叫幻觉也就是AI在没有依据时随意编造。
于是有人喊话：“RAG！救命啊！”。于是我们把外部文档、 PDF、网页塞进向量数据库，让模型去检索再生成——听起来像是给 AI 安装了 GPS，却不一定真的能走到正确的目的地，给力。。
二、RAG 的“神奇”流程
- 离线阶段：抓取文档 → 文本切分 → 嵌入向量 → 存入 FAISS/Chroma。
- 在线阶段：用户提问 → 向量化查询 → 相似度搜索 → 把检索后来啊拼进 Prompt → 大模型输出答案。
注意⚠️：整个过程可能主要原因是向量维度不匹配、 检索阈值设得太低而直接返回无关内容，然后模型又把它包装成“权威解答”。这就是所谓的“胡说八道+包装”，到位。。
RAG到底能不能拯救那只“才华横溢却胡言乱语”的AI怪兽？这不是一个学术论文，而是一段混沌的自我拷问——带着焦虑、期待、甚至一点点绝望，差不多得了...。
一、 先说个乱七八糟的背景
大型语言模型像是坐在图书馆里的天才学生，它能背诵《诗经》、聊《星际争霸》，但每次被问到最新的公司报销制度， 翻车了。 它就会凭空捏造一句“报销上限是500元”。这种现象业内叫幻觉也就是AI在没有依据时随意编造。
于是有人喊话：“RAG！救命啊！”。于是我们把外部文档、 PDF、网页塞进向量数据库，让模型去检索再生成——听起来像是给 AI 安装了 GPS，却不一定真的能走到正确的目的地，给力。。
二、RAG 的“神奇”流程
- 离线阶段：抓取文档 → 文本切分 → 嵌入向量 → 存入 FAISS/Chroma。
- 在线阶段：用户提问 → 向量化查询 → 相似度搜索 → 把检索后来啊拼进 Prompt → 大模型输出答案。
注意⚠️：整个过程可能主要原因是向量维度不匹配、 检索阈值设得太低而直接返回无关内容，然后模型又把它包装成“权威解答”。这就是所谓的“胡说八道+包装”，到位。。