【二、RAG系统架构与关键组件】

二、RAG系统架构与关键组件

2.1 三大核心模块

2.1.1 检索模块

2.1.1.1 向量检索技术体系

向量检索作为RAG系统的核心能力，其技术体系已形成多维度演进路径：

向量表示模型的演进

• 初代词嵌入模型：Word2Vec通过连续词袋模型(CBOW)和Skip-gram两种架构学习词向量，实现了语义信息的初步量化。例如在医疗领域，"糖尿病"和"血糖"的向量会表现出较高相似度。GloVe则结合了全局语料统计特性，通过构建词共现矩阵优化向量表示，在处理近义词关系时更为精准。
• 上下文感知嵌入：BERT开创了上下文嵌入的先河，其双向Transformer架构能够根据上下文动态生成词向量。以"苹果"一词为例，在"我吃了一个苹果"和"苹果公司发布了新产品"两个句子中，BERT会生成不同的向量表示。Sentence-BERT则进一步优化，通过孪生网络架构直接生成句子级别的语义向量，为长文本检索奠定基础。
• 领域适配优化：针对特定领域的专业术语，出现了基于微调的领域适配技术。例如BioBERT在医疗领域预训练，能够更好地理解"mRNA疫苗"等专业概念；LegalBERT则专注于法律文本处理，对"不可抗力条款"等法律术语的向量表示更为精确。

向量索引技术

• 近似最近邻搜索(ANN)算法：
  • 基于图的索引：HNSW(分层导航小世界)算法构建多层图结构，通过贪心搜索策略快速定位近似最近邻。在百万级向量库中，查询延迟可控制在毫秒级，适合实时检索场景。
  • 量化索引：Product Quantization(PQ)将高维向量分解为多个低维子向量，通过码本映射实现空间压缩。在保持90%以上检索准确率的同时，可将存储成本降低80%以上。
  • 基于树的索引：KD树通过递归划分特征空间构建索引，适合处理低维向量。而对于高维向量，Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)采用随机投影森林，在检索效率和内存占用之间取得平衡。

向量检索系统选型

• 开源向量数据库：
  • Milvus：采用计算存储分离架构，支持亿级向量规模的实时检索。其核心特性包括混合索引策略、水平扩展能力和事务支持，适合企业级大规模应用。
  • Chroma：轻量级向量数据库，专注于开发者体验。提供简单API和自动索引构建功能，适合快速原型开发。
  • Qdrant：支持多模态检索和自定义距离度量，在混合内容检索场景中表现出色。
• 商业解决方案：AWS Kendra、Azure Cognitive Search等云服务提供开箱即用的向量检索能力，集成了文档处理、索引管理和安全认证等功能，降低了企业部署门槛。

2.1.1.2 混合检索策略

混合检索通过结合多种检索技术优势，提升整体检索效果：

向量检索与关键词检索的融合

• 两阶段检索架构：第一阶段利用向量检索进行粗排，快速筛选出语义相关的文档集合；第二阶段使用BM25等关键词检索算法进行精排，基于词频和逆文档频率优化排序结果。例如在法律文档检索中，先通过向量检索找出可能相关的法律条文，再通过关键词匹配确定具体条款。
• 混合相似度计算：将向量余弦相似度与关键词匹配得分进行加权融合，形成综合相似度指标。例如公式：综合得分 = α×向量相似度 + (1-α)×BM25得分，其中α为权重系数，可根据具体应用场景调整。

多模态检索扩展

• 文本-图像跨模态检索：通过CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)模型将图像和文本映射到同一向量空间，支持"以图搜文"和"以文搜图"。例如在时尚电商场景中，用户可通过上传服装图片搜索相关商品描述。
• 音频-文本检索：利用Whisper等语音识别模型将音频转换为文本向量，实现语音内容的检索。在会议记录检索场景中，可快速定位包含特定关键词的发言片段。

检索结果优化技术

• 相关性反馈机制：根据用户交互行为(如点击、停留时间)动态调整检索结果排序。例如用户多次点击某类文档后，系统会提高该类文档在检索结果中的优先级。
• 上下文感知检索：结合用户历史查询记录和当前会话上下文，优化检索结果。例如在医疗问诊场景中，系统可根据患者之前描述的症状，更精准地检索相关医学文献。

2.1.2 生成模块

2.1.2.1 生成模型技术栈

生成模块的技术演进呈现出模型架构创新与效率优化并重的特点：

基础模型架构

• Transformer架构：自注意力机制的引入，使模型能够捕捉长距离依赖关系。GPT系列采用单向Transformer解码器架构，适合文本生成任务；BERT则基于双向Transformer编码器，在语言理解任务中表现出色。
• 混合架构创新：T5(Text-to-Text Transfer Transformer)统一了各类NLP任务，将所有任务转化为文本到文本的转换问题；BART则结合了Transformer编码器和解码器，通过去噪自编码器预训练，在文本摘要和生成任务中取得优异表现。

模型规模与效率平衡

• 模型小型化技术：
  • 知识蒸馏：将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型。例如DistilBERT在保持BERT 97%性能的同时，模型大小减少40%，推理速度提升60%。
  • 参数高效微调：LoRA(Low-Rank Adaptation)冻结预训练模型参数，只训练少量可学习的低秩矩阵，在保持性能的同时显著降低训练成本。
• 高效推理优化：
  • 量化技术：将模型参数从32位浮点数压缩为8位整数甚至4位整数，减少内存占用并提高推理速度。例如INT8量化可将模型推理速度提升2-3倍。
  • 模型并行策略：采用张量并行、流水线并行等技术，将大型模型分布到多个计算设备上，支持百亿级参数模型的推理。

生成质量控制

• 解码策略优化：
  • 束搜索(Beam Search)：通过维护多个候选序列，在生成过程中保留概率较高的路径，提高生成内容的逻辑性。
  • 核采样(Nucleus Sampling)：动态选择概率质量超过阈值p的最小词集，平衡生成多样性和合理性。
• 内容过滤机制：
  • 事实核查模块：在生成过程中引入外部知识库，验证生成内容的事实准确性。例如在回答历史问题时，交叉验证多个权威历史资料。
  • 有害内容过滤：通过规则引擎和机器学习模型，识别并过滤包含偏见、歧视或虚假信息的生成内容。

2.1.2.2 检索与生成的协同优化

检索结果与生成模型的交互方式直接影响最终答案质量：

上下文构建策略

• 动态上下文窗口：根据检索结果的相关性和重要性，动态调整输入到生成模型的上下文长度。例如对于相关性高的文档片段，完整保留；对于相关性较低的内容，进行摘要或截断。
• 分层上下文结构：将检索内容组织为层次化结构，如"核心信息-辅助信息-背景信息"，引导生成模型优先关注关键内容。

提示工程优化

• 指令微调：通过大量指令微调数据，使模型更好地理解和遵循用户指令。例如在问答场景中，明确告知模型"仅基于检索到的信息回答，不要编造内容"。
• 示例学习增强：在提示中加入高质量示例，展示期望的回答格式和内容质量。例如：

问题：什么是量子计算？
相关资料：量子计算利用量子力学现象如叠加和纠缠来执行计算任务...
回答：量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式，它利用量子比特...

问题：{用户提问}
相关资料：{检索内容}
回答：

多轮对话处理

• 对话历史压缩：将多轮对话历史进行摘要或结构化处理，减少上下文长度。例如提取对话中的关键实体和动作，形成精简的对话状态表示。
• 状态跟踪机制：维护对话状态，记录已讨论的话题和未解决的问题，支持连贯的多轮交互。例如在故障排查场景中，系统可跟踪已排查的故障点和测试结果。

2.1.3 知识库

2.1.3.1 知识库构建技术

知识库作为RAG系统的"知识源泉"，其构建涉及多维度技术挑战：

数据采集与整合

• 多源数据接入：支持从企业内部系统(如文档管理系统、CRM)、公开数据源(如学术数据库、新闻API)和用户生成内容(如FAQ、论坛帖子)等多渠道采集数据。
• 数据标准化处理：对不同格式的数据进行统一处理，如将PDF、Word等文档转换为文本，对HTML页面进行解析提取正文内容。
• 增量数据同步：建立实时数据同步机制，确保知识库与源数据保持一致。例如通过CDC(Change Data Capture)技术捕获数据库变更，自动更新知识库。

数据质量保障

• 数据清洗流程：
  • 去重处理：识别并删除重复内容，避免冗余信息影响检索效率。
  • 噪声过滤：去除广告、导航链接等无关内容，提高数据纯度。
  • 格式标准化：统一文本编码、日期格式等，提升数据一致性。
• 质量评估体系：
  • 完整性评估：检查文档是否包含关键信息，如产品手册是否涵盖所有功能说明。
  • 准确性验证：通过交叉验证、专家审核等方式，确保知识内容的准确性。
  • 时效性监控：建立内容过期机制，对超过有效期的知识进行标记或更新。

知识库组织架构

• 分层分类体系：
  • 主题分类：按业务领域或知识类型进行分类，如医疗知识库可分为疾病、药物、治疗方法等类别。
  • 层次结构：建立知识的层级关系，如产品知识可分为产品线-产品系列-具体产品-功能模块等层次。
• 知识关联网络：
  • 实体关系提取：识别知识中的实体及其关系，构建知识图谱。例如在金融知识库中，关联公司、产品、市场等实体。
  • 语义关联：基于语义相似度建立文档间的关联，支持相关知识的推荐和扩展。

2.1.3.2 知识库动态更新机制

知识库的时效性直接影响RAG系统的回答质量：

实时更新架构

• 事件驱动更新：基于事件总线架构，当源数据发生变更时，触发知识库更新流程。例如企业发布新产品文档后，系统自动将其添加到知识库并更新索引。
• 增量索引更新：采用增量索引技术，只更新发生变化的部分，避免全量重建索引带来的性能开销。例如使用倒排索引的增量更新算法，快速反映文档内容变化。

更新质量控制

• 更新影响分析：在更新知识库前，分析可能对现有检索结果的影响，评估潜在风险。例如更新产品描述时，检查是否会导致旧版本用户产生混淆。
• 版本管理机制：对知识库内容进行版本控制，支持回滚操作。当更新出现问题时，可快速恢复到上一版本。

知识老化处理

• 内容热度分析：基于访问频率、更新时间等指标，评估知识的"热度"。对长期未被访问的冷知识进行归档或精简处理，优化知识库存储。
• 知识更新优先级：根据业务重要性和变化频率，为不同类型的知识设定更新优先级。例如金融市场数据需要高频更新，而基础理论知识更新频率较低。

2.2 辅助技术组件

2.2.1 文档分块引擎

文档分块作为RAG系统的基础环节，直接影响检索精度和生成质量：

2.2.1.1 分块策略

基于长度的分块

• 固定长度分块：将文档按固定字数或句子数进行划分，如每500字一块。这种方法实现简单，但可能导致语义割裂。例如在技术文档中，一个完整的算法描述可能被分割到不同块中。
• 滑动窗口分块：在固定长度分块的基础上，引入重叠区域。例如设置窗口大小为500字，步长为300字，相邻块之间有200字的重叠。这种方法可保留更多上下文信息，但会增加计算和存储开销。

基于语义的分块

• 段落感知分块：利用文档的段落结构进行分块，保留自然的语义边界。例如在学术论文中，按章节、段落进行划分，确保每块内容围绕一个主题展开。
• 语义相似度分块：计算文本片段之间的语义相似度，将相似度高的片段合并为一块。例如使用Sentence-BERT计算句子间的余弦相似度，基于相似度阈值进行聚类。

自适应分块

• 模型能力感知分块：根据生成模型的上下文窗口大小和处理能力，动态调整分块大小。例如对于上下文窗口较小的模型，采用较小的分块尺寸；对于支持超长上下文的模型，可适当增大分块。
• 查询相关分块：根据用户查询内容，有针对性地调整分块策略。例如在检索特定技术细节时，对相关段落进行更细粒度的分块，提高检索精度。

2.2.1.2 分块质量评估

分块有效性指标

• 语义完整性：评估分块内容是否包含完整的语义单元，可通过计算块内句子间的平均语义相似度来衡量。
• 相关性保持：检查分块是否保留了与原始文档主题的相关性，可通过主题模型(如LDA)分析分块内容的主题分布。
• 上下文连贯性：评估相邻块之间的上下文连贯性，可通过计算块间的重叠率和语义相似度来判断。

分块优化技术

• 分块合并策略：对于过小的分块，基于语义相似度进行合并，避免信息碎片化。例如设置合并阈值，当两块内容的相似度超过阈值时进行合并。
• 分块拆分策略：对于过长的分块，基于语义边界进行拆分，确保每块内容易于处理。例如识别句子间的逻辑连接词，在适当位置进行拆分。

2.2.2 Prompt工程模块

Prompt工程作为引导生成模型输出高质量内容的关键技术，已形成系统化方法论：

2.2.2.1 Prompt设计原则

明确性原则

• 任务定义清晰：在Prompt中明确告知模型具体任务，如"请基于检索内容，用简洁的语言回答以下问题"。
• 格式要求明确：指定期望的输出格式，如"以要点形式列出"、"提供详细解释"等。例如：

问题：如何优化RAG系统性能？
相关资料：{检索内容}
回答：请以要点形式列出优化RAG系统性能的方法：
1. 
2. 
3. 

约束性原则

• 知识来源约束：强调回答必须基于检索内容，如"仅根据提供的资料回答，不要添加额外信息"。
• 内容质量约束：设置内容质量标准，如"回答应客观、准确，避免模糊表述"。

引导性原则

• 思考路径引导：通过示例或提示词引导模型的思考过程，如"首先分析问题本质，然后结合资料中的相关信息进行解答"。
• 答案结构引导：预先定义答案结构，如"回答应包含问题分析、解决方案和实施建议三部分"。

2.2.2.2 Prompt优化技术

Few-Shot学习增强

• 高质量示例设计：在Prompt中加入1-3个高质量示例，展示期望的回答风格和内容质量。示例应覆盖不同难度和类型的问题，增强模型的泛化能力。
• 示例多样性：确保示例涵盖不同领域和场景，提高模型对各类问题的适应性。例如在企业知识库中，示例可包括产品咨询、故障排除、政策解读等多种类型。

Prompt模板工程

• 场景化模板：针对不同应用场景设计专用Prompt模板，如客服问答模板、学术检索模板、数据分析模板等。每个模板可根据场景特点调整指令和约束条件。
• 动态模板生成：根据用户查询内容和检索结果，动态选择或组合Prompt模板。例如对于技术问题，优先使用技术解析模板；对于流程类问题，使用步骤说明模板。

Prompt评估与优化

• 自动评估指标：
  • 相关性得分：计算生成答案与检索内容的语义相关性，评估答案是否基于检索信息生成。
  • 完整性得分：检查答案是否涵盖问题的关键方面，可通过预定义的问题分解框架进行评估。
  • 流畅度得分：使用语言模型评估生成文本的自然流畅度，如计算困惑度(Perplexity)指标。
• 人工反馈循环：收集用户对生成答案的反馈，不断优化Prompt设计。例如建立Prompt优化看板，记录用户反馈和改进措施。

2.2.3 答案重排模块

答案重排作为提升最终输出质量的关键环节，融合了多种优化技术：

2.2.3.1 重排算法体系

基于学习的重排

• 排序学习(Learning to Rank)：
  • 点级方法：将排序问题转化为分类或回归问题，对每个文档单独打分。例如使用逻辑回归模型预测文档与查询的相关性得分。
  • 对级方法：比较文档对的相对顺序，学习排序函数。例如RankNet通过神经网络学习文档对的排序关系。
  • 列表级方法：直接优化整个文档列表的排序质量，如LambdaRank通过计算排序指标(如NDCG)的梯度来更新模型。
• 上下文感知重排：结合用户历史行为、当前会话上下文等信息，调整答案排序。例如在多轮对话中，优先展示与当前对话主题相关的答案。

多维度评分机制

• 相关性评分：评估答案与问题的语义相关性，可通过向量相似度或BM25得分衡量。
• 可靠性评分：基于知识来源的可信度对答案进行评分，如权威机构发布的内容得分较高。
• 多样性评分：鼓励展示不同角度和来源的答案，避免结果同质化。例如使用基于相似度的多样性指标，确保答案集合中的内容具有足够的差异性。

2.2.3.2 答案验证与增强

事实核查机制

• 知识图谱验证：将生成答案中的实体和关系与知识图谱进行比对，验证事实准确性。例如在回答历史事件时，检查时间、地点、人物等关键信息是否与已知事实一致。
• 多源交叉验证：对于重要信息，从多个可靠来源进行交叉验证。例如在医疗问答中，同时参考权威医学指南、临床研究论文和专业共识。

答案增强技术

• 引用标注：在答案中添加引用来源，增强答案可信度。例如：“根据《2025年AI芯片技术白皮书》(来源：IEEE)，新一代AI芯片在能效比上提升了40%。”
• 补充信息：自动识别答案中的缺失信息，从知识库中检索并补充。例如在回答产品问题时，自动添加相关的使用教程链接或常见问题解答。

2.2.3.3 实时反馈优化

用户交互分析

• 点击行为分析：记录用户对答案的点击行为，分析用户偏好和检索结果质量。例如通过点击热力图，了解用户更关注哪些类型的答案。
• 停留时间分析：评估用户在每个答案上的停留时间，间接反映答案的有用性。停留时间较长的答案通常被认为更有价值。

A/B测试框架

• 多策略对比：同时运行多种答案重排策略，通过A/B测试比较不同策略的效果。例如比较基于学习的重排与基于规则的重排的性能差异。
• 指标动态优化：根据实时反馈数据，动态调整重排算法的参数和权重。例如根据用户点击率，优化相关性评分和多样性评分的权重比例。

2.3 系统集成架构

2.3.1 端到端处理流程

RAG系统的完整处理流程涉及多个环节的协同工作：

请求接收与预处理

• 查询解析：对用户输入进行分词、实体识别等处理，提取关键信息。例如识别查询中的领域术语、实体名称等。
• 查询扩展：基于同义词词典、知识库等资源，对查询进行扩展。例如将"AI芯片"扩展为"人工智能芯片"、"深度学习芯片"等相关术语。

检索执行与结果处理

• 多检索源并行查询：同时从多个知识库或索引中检索相关内容，提高召回率。例如同时查询企业内部知识库和公开学术数据库。
• 结果合并与去重：将来自不同检索源的结果进行合并，并去除重复内容。例如使用向量相似度阈值过滤重复文档。

生成与重排

• 上下文构建：根据检索结果和查询内容，构建输入到生成模型的上下文。例如选择相关性最高的前5个文档片段，按重要性排序后拼接。
• 答案生成与优化：生成模型基于上下文生成初步答案，然后通过答案重排模块进行优化，最终输出高质量回答。

2.3.2 系统部署架构

云原生部署模式

• 容器化架构：将RAG系统的各个组件(检索服务、生成服务、知识库等)封装为Docker容器，实现环境隔离和快速部署。
• 微服务编排：采用Kubernetes等容器编排平台，管理组件间的通信和扩展。例如根据负载情况自动扩展检索服务的实例数量。

混合部署策略

• 云边协同架构：将计算密集型的生成模型部署在云端，轻量级的检索服务部署在边缘节点，实现低延迟响应。例如在智能客服场景中，用户查询先在边缘节点进行初步检索，再将关键信息发送到云端进行深度生成。
• 联邦学习部署：在数据隐私要求高的场景中，采用联邦学习架构，各参与方在本地训练模型，仅交换模型参数，实现数据不出域的协同RAG服务。

2.3.3 系统监控与运维

性能监控体系

• 关键指标监控：
  • 响应时间：监控从用户提问到系统回答的总耗时，以及各组件的处理时间。
  • 吞吐量：统计系统每秒处理的查询数量，评估系统的承载能力。
  • 资源利用率：监控CPU、内存、GPU等资源的使用情况，及时发现性能瓶颈。
• 分布式追踪：采用Jaeger、Zipkin等分布式追踪系统，记录请求在各组件间的流转过程，定位性能问题。

异常处理机制

• 熔断与限流：当系统负载过高时，自动触发熔断机制，拒绝部分请求，保护系统稳定运行。例如设置每秒最大查询数阈值，超过阈值的请求直接返回提示信息。
• 降级策略：在组件故障时，自动降级到备用方案。例如当生成模型不可用时，直接返回检索结果，或使用轻量级模型生成简单回答。

持续优化框架

• 自动化调优：利用强化学习或贝叶斯优化算法，自动调整系统参数，如检索阈值、生成模型温度等。
• 模型定期更新：建立模型定期训练和更新机制，确保系统性能随时间不断提升。例如每月收集新的训练数据，重新训练检索和生成模型。

2.4 系统评估与优化

2.4.1 评估指标体系

RAG系统的评估需从多个维度进行综合考量：

检索性能指标

• 精确率(Precision)：检索结果中相关文档的比例，反映检索结果的准确性。
• 召回率(Recall)：所有相关文档中被检索到的比例，反映检索系统的覆盖能力。
• F1分数：精确率和召回率的调和平均，综合评估检索性能。
• 归一化折扣累积增益(NDCG)：考虑文档排序位置的评估指标，更符合实际应用需求。

生成质量指标

• 自动评估指标：
  • BLEU：衡量生成文本与参考文本的n-gram重叠程度，常用于机器翻译评估。
  • ROUGE：基于召回率的评估指标，计算生成文本与参考文本的重叠词数占参考文本总词数的比例。
  • BERTScore：利用BERT模型计算生成文本与参考文本的语义相似度，更能反映语义层面的一致性。
• 人工评估维度：
  • 内容准确性：评估生成内容是否符合事实，有无错误信息。
  • 信息完整性：检查生成内容是否涵盖问题的关键方面，有无重要信息缺失。
  • 语言流畅度：评价生成文本的自然流畅程度，有无语法错误或生涩表述。
  • 相关性：判断生成内容是否与问题相关，有无答非所问的情况。

系统性能指标

• 响应时间：从用户输入问题到系统返回答案的总时间，包括检索和生成两个阶段。
• 系统吞吐量：系统单位时间内能够处理的查询数量，反映系统的处理能力。
• 资源消耗：评估系统运行所需的计算资源，如CPU、内存、GPU等的使用情况。

2.4.2 优化策略与实践

检索性能优化

• 索引结构优化：根据数据特点选择合适的索引结构，如对于高维向量采用HNSW索引，对于文本数据采用倒排索引。
• 检索算法调优：调整检索算法的参数，如向量检索中的相似度阈值、混合检索中的权重系数等，以平衡精确率和召回率。
• 增量更新机制：实现知识库的增量更新，避免全量重建索引带来的性能开销。

生成质量优化

• 模型选择与微调：根据具体应用场景选择合适的生成模型，并进行领域微调。例如在医疗领域，使用经过医疗数据微调的GPT模型。
• 提示工程优化：不断优化Prompt设计，通过A/B测试比较不同Prompt模板的效果，选择最优方案。
• 答案验证机制：引入事实核查模块，对生成内容进行验证，提高答案的准确性。

系统性能优化

• 缓存策略：对高频查询和计算结果进行缓存，减少重复计算。例如使用Redis缓存最近的检索结果和生成答案。
• 并行处理：将检索和生成等耗时操作并行化，提高系统吞吐量。例如同时从多个知识库检索，或使用多线程处理生成任务。
• 模型压缩与加速：采用量化、剪枝等技术压缩模型，提高推理速度。例如将32位浮点数模型量化为8位整数模型。

2.4.3 持续改进框架

数据驱动的优化循环

• 用户反馈收集：通过用户评价、点击行为等方式收集反馈数据，了解用户对系统回答的满意度和改进建议。
• 问题分析与定位：对用户反馈进行分类和分析，定位系统存在的问题，如检索不准确、生成质量低等。
• 针对性优化：根据问题分析结果，制定针对性的优化方案，如调整检索算法、改进Prompt设计等。
• 效果评估与迭代：实施优化方案后，通过评估指标验证效果，根据评估结果进行新一轮的优化迭代。

领域知识增强

• 专家知识融合：邀请领域专家参与系统优化，将专业知识融入到知识库和检索策略中。例如在医疗RAG系统中，邀请医生参与医疗知识的整理和标注。
• 领域数据收集与扩充：不断收集和扩充领域特定数据，提高系统在该领域的表现。例如在金融领域，定期收集最新的市场数据和政策文件。

技术创新应用

• 引入新模型与算法：关注NLP领域的最新研究成果，及时引入新的模型和算法，提升系统性能。例如尝试最新的检索增强大模型或优化的生成算法。
• 多模态技术融合：探索将图像、语音等多模态技术与RAG系统融合，拓展系统的应用场景和功能。例如实现图文混合检索和回答。

通过以上对RAG系统架构与关键组件的详细阐述，我们全面了解了RAG系统从数据采集、处理到最终输出的完整流程，以及各环节的核心技术和优化策略。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择合适的技术方案，并持续优化和改进，以充分发挥RAG系统的优势，为用户提供高质量的智能服务。