22｜RAG技术：如何利用RAG技术提升题目解答准确率？
邢云阳
你好，我是邢云阳。
在上节课的总结部分，我提到了“作业帮”发展了这么多年，它解答习题的准确率非常高，核心在于其背后有强大的题库作为支撑。
我们想单纯依靠一个视觉模型就想达到它的能力是不现实的。因此，这节课我会带你利用 RAG 技术，也搭建一个简单的题库，来模拟一下这个过程。这节课用到的文档和图片可以在我的 Github 上取到，地址是：Geek02/class22 at main · xingyunyang01/Geek02
RAG 原理
在上一章节我们浓缩简历时，其实曾经使用 LangChain + Qdrant 向量数据库实现过一个简单的 RAG，我们也简单探讨过 RAG 的原理，不知道你是否还有印象。
最近呢，我在微博上看到了这样一副画得很漂亮的图（图片来自 join.DailyDoseofDS.com），想借助这张图再带你梳理一下 RAG 原理。
传统 RAG
这张图分为两个部分，上半部分讲的是传统的 RAG。RAG 分为前置的数据导入工作和后续的用户检索提问两个环节。
图中的 1 和 2 两个步骤就是前置数据导入步骤。过程很简单。第一步是将数据，比如文档、图片等内容通过向量大模型（Embedding Model）转成向量，第二步是将向量存入到向量数据库中。不过我觉得这里其实少了一步，应该加一个第 0 步，将原始数据进行切片。
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1. RAG技术通过建立简单的题库来提升题目解答准确率的关键。 2. RAG技术的原理包括传统RAG和Agentic RAG两种方法，后者通过引入Agent来解决传统RAG存在的问题，提高回答问题的准确率。 3. RAG技术的实操阶段包括使用半开源产品进行部署，设置模型和进行数据清洗，以提高向量搜索的命中率。 4. 文档入库和数据清洗的重要性，以及利用DeepSeek-R1的能力进行数据清洗的方法和效果。 5. 创建知识库助手应用，设置问答所使用的大语言模型以及管理知识库。 6. 实际应用场景中，根据自己的数据量以及业务等具体因素，在做了命中测试后，再确定使用何种检索方式。 7. RAG过程成功，大模型具备举一反三的能力，通过一个例题解答了新的题目。 8. 文档入库需要根据业务场景做设计，规划好文档清洗和切片，以满足业务需要。 9. 学会根据不同业务场景配置知识库，比学会开发知识库还重要。 10. 在使用RAG做业务时，灵活调整文档格式以适应知识库的设计逻辑。
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