向量检索与 RAG：让大模型用上私域知识

大模型训练截止于过去，私域知识它不知道。RAG把文档切分、向量化、检索召回，再让模型基于证据作答，既新又可控。

一、向量检索与 RAG到底是什么

向量检索与 RAG

二、核心能力有哪些

• Embedding：语义编码
• 向量索引：近邻检索
• 分块：上下文切分
• 召回：重排融合
• 溯源：引用可查

三、哪些场景最适合用

• 客服重知识
• 文档重问答
• 搜索重语义
• 合规重引用

四、选型避坑要点

• 确认向量库选型
• 分块策略是否合理
• 是否重排提升准
• 能否给出处

五、价格区间参考

向量库多开源；按量计。

六、常见风险提醒

• 分块乱：答非所问
• 召回差：漏证据
• 幻觉：需约束

七、买家最常问的问题

RAG能替代微调吗？

多数场景RAG更省更可控。

检索准怎么提？

分块+重排+过滤三连。

万码奇源知识类源码若接大模型，RAG检索质量决定回答可用性，采购时确认召回与溯源。