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大模型基础
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LLM
当你在输入法里打“今天天气真”，它会自动建议“好”——大模型做的事情本质上一样。只不过它看的不是前面几个字，而是前面几千甚至几十万个字。每次只“补”一个 Token（文本碎片），然后把这个碎片加进上下文，再预测下一个，如此循环，直到生成完整回答。
这个过程叫做自回归生成（Autoregressive Generation）。
理解了自回归生成，后面所有概念都好办了：
Token：模型每一步“补”的文本碎片。
上下文窗口：一次调用里模型可处理的总 Token 上限，系统提示词、历史消息、当前输入和输出预算都会占用。
Temperature / Top-p：模型选哪个候选碎片的策略。
Max Tokens：允许模型最多“补”多少步。
Token
你可以把 Token 理解为“模型的阅读单位”。我们人类读中文是一个字一个字地看，读英文是一个词一个词地看。但模型既不按字、也不按词——它用一套自己的“拆字规则”（叫 Tokenizer）把文本切成大小不等的碎片，每个碎片就是一个 Token。
为什么不直接按字或按词切？因为模型需要在“词表大小”和“序列长度”之间取平衡：
每个汉字都是一个 Token，词表小、但序列长（模型要“补”更多步）。
每个词都是一个 Token，序列短、但词表会爆炸（中文词组太多了）。
所以实际用的是折中方案——子词切分算法（如 BPE、Unigram），高频词保留为整体，低频词拆成更小片段。
你可以把 Token 想象成乐高积木。常用的“积木块”比较大（比如“你好”可能是一个 Token），不常用的词会被拆成更小的基础块拼起来。
Token 不是“一个字”或“一个词”的严格等价物：
英文可能一个单词被拆成多个 Token。
中文可能一个词被拆成多个 Token，也可能多个字合并成一个 Token（取决于词频与词表）。
工程上通常用经验估算做容量规划，用实际 API 返回的 usage做精确计费与监控。
Token 化过程示例：
原文：你好，我是小 G。
你好，我是小 G。切分：[你好] [，] [我是] [小 G] [。]
[你好][，][我是][小 G][。]统计：原文 9 字符 → Token 数 5 个 → 压缩比约 1.8 倍
注意：实际 Token 切分由模型供应商的 Tokenizer 实现，不同供应商对相同文本可能产生不同的 Token 序列。
上下文窗口
上下文窗口是 LLM 的“工作记忆”（Working Memory）。它决定了模型在任何时刻可以处理或“记住”的文本量（以 Token 为单位）。
对话连续性：决定模型能进行多长的多轮对话而不遗忘早期细节。
单次处理能力：决定模型一次性能够处理的最大文档、代码库或数据样本。
“模型支持 128K/200K/1M”指的是一次调用里能放进模型的总 Token 上限。大多数模型的上下文窗口包含输入与输出的总和，但部分供应商（如 Google Gemini）对输入和输出分别设限，使用前请查阅具体 API 文档。
上下文窗口往往被隐形成本占用：
System Prompt：调节模型行为的系统指令（对用户隐藏，但占用窗口）。
User Prompt：业务数据与指令。
多轮对话历史：过往的消息记录。
RAG 检索片段：从外部知识库检索到的补充信息。
工具调用 Schema：函数定义与参数结构。
格式开销：特殊字符、换行符、Markdown 标记等。
模型生成的输出 Token：输出也占用上下文窗口。
因此，你真正能塞进 Prompt 的“有效业务内容”往往远小于标称上限。
采样参数
模型每一步会给词表中每个候选 Token 打一个分数（内部叫 logits），分数越高说明模型越觉得这个词应该出现在这里。
举个例子，假设模型正在补全“今天天气真__”，它可能给出这样的分数：
候选 Token原始分数（logit）好5.0不错3.2棒2.1糟糕0.5紫色-8.0
候选 Token原始分数（logit）
候选 Token
原始分数（logit）
好5.0
好
5.0
不错3.2
不错
3.2
棒2.1
棒
2.1
糟糕0.5
糟糕
0.5
紫色-8.0
紫色
-8.0
但原始分数不是概率——需要经过一次数学变换（softmax）才能变成每个候选被选中的概率。变换后大致是：
候选 Token概率好62%不错20%棒10%糟糕5%紫色≈ 0%
候选 Token概率
候选 Token
概率
好62%
好
62%
不错20%
不错
20%
棒10%
棒
10%
糟糕5%
糟糕
5%
紫色≈ 0%
紫色
≈ 0%
最后，模型按这个概率分布“抽签”（采样），决定输出哪个 Token。
解码参数（Temperature、Top-p、Top-k 等）就是在这个“打分 → 概率 → 抽签”的过程中施加控制：
Temperature：调整概率分布的“形状”，让高分选项更突出，或者让各选项更均匀。
Top-p / Top-k：直接砍掉不靠谱的候选项，缩小“抽签池”。
Penalty 系列：对已经出现过的词降分，防止“复读机”。
Prompt
简单来说，Prompt 就是我们输入给大语言模型（LLM）的指令。
从生成机制看，LLM 会基于上下文生成后续 Token；从应用效果看，它能表现出一定的语义理解和指令跟随能力。但这种能力依赖输入上下文，边界不清时就容易偏题或编造。
Prompt 要做的事，就是缩小模型的搜索范围。
指令越模糊，模型越容易乱猜。指令越结构化，输出就越容易被控制。
Prompt 写得好不好，不看长度，看它有没有把任务说清楚。
一个合格的 Prompt，通常要交代四件事：Role、Task、Context、Format。
要素作用常见表述Role（角色）告诉模型该用哪个领域的知识和语气“你是一位 10 年经验的 Java 架构师”Task（任务）说明要完成什么动作“请评审以下代码的性能问题”Context（上下文）补充和任务相关的背景“当前线上 QPS 2000，响应时间超 500ms”Format（格式）规定输出长什么样“输出 JSON，包含 bottleneck、solution 两个字段”
要素作用常见表述
要素
作用
常见表述
Role（角色）告诉模型该用哪个领域的知识和语气“你是一位 10 年经验的 Java 架构师”
Role（角色）
告诉模型该用哪个领域的知识和语气
“你是一位 10 年经验的 Java 架构师”
Task（任务）说明要完成什么动作“请评审以下代码的性能问题”
Task（任务）
说明要完成什么动作
“请评审以下代码的性能问题”
Context（上下文）补充和任务相关的背景“当前线上 QPS 2000，响应时间超 500ms”
Context（上下文）
补充和任务相关的背景
“当前线上 QPS 2000，响应时间超 500ms”
Format（格式）规定输出长什么样“输出 JSON，包含 bottleneck、solution 两个字段”
Format（格式）
规定输出长什么样
“输出 JSON，包含 bottleneck、solution 两个字段”
结构化输出
先看一个非常常见的 Prompt：
请判断下面用户反馈属于哪类工单，返回 JSON。
用户反馈：我付款成功了，但是订单一直显示待支付。请判断下面用户反馈属于哪类工单，返回 JSON。
用户反馈：我付款成功了，但是订单一直显示待支付。模型可能返回：
{
"category": "payment",
"priority": "high",
"reason": "用户付款成功但订单状态未更新"
}{
"category": "payment",
"priority": "high",
"reason": "用户付款成功但订单状态未更新"
}看起来没问题。但这只是“看起来”。
当你把它接进后端系统，真正需要的是一份可以被程序稳定消费的契约。比如：
category 只能是 PAYMENT、LOGISTICS、AFTER_SALE、ACCOUNT。
categoryPAYMENTLOGISTICSAFTER_SALEACCOUNTpriority 只能是 LOW、MEDIUM、HIGH。
priorityLOWMEDIUMHIGHconfidence 必须是 0 到 1 之间的小数。
confidence01reason 可以为空吗？最大长度是多少？
reason如果用户输入缺少信息，应该返回 NEED_MORE_INFO，还是继续猜？
NEED_MORE_INFO自然语言 Prompt 很难长期守住这些边界。常见翻车点主要有 5 类。
很多人把 JSON Mode、JSON Schema、Structured Outputs 混着说，面试时也容易答散。但它们其实不在同一层：
JSON Mode 是一种输出模式，约束模型返回合法 JSON。
JSON Schema 是一种结构描述规范，用来定义 JSON 应该包含哪些字段、字段类型是什么、哪些必填、枚举值有哪些、是否允许额外字段。
Structured Outputs 是模型供应商提供的结构化生成能力，它接收 JSON Schema 或类似 Schema，让模型在生成阶段尽量或严格贴合这份结构。
也就是说，JSON Schema 不是结构化输出方式本身，而是结构化输出常用的“契约格式”。真正让模型按契约生成的，是 Structured Outputs、Function Calling / Tool Calling 等模型 API 能力。
Function Calling / Tool Calling
Function Calling / Tool Calling
Function Calling 这个名字很容易误导新人。很多人以为“模型调用函数”，好像模型真的执行了你的 Java 方法。
不是。
模型没有直接执行你的后端代码。它做的是：根据用户问题和工具描述，生成一个结构化的工具调用意图。真正执行工具的是你的业务服务、Agent Runtime、MCP Host 或供应商托管环境。
一个典型工具调用链路如下：
拆成工程步骤就是：
服务端注册工具定义：包括工具名、用途描述、参数 Schema。
用户发起请求：比如“帮我查一下订单 1029384756 到哪了”。
模型选择工具：模型判断需要调用 query_order，并生成参数 {"orderId": "1029384756"}。
query_order{"orderId": "1029384756"}业务侧校验参数：校验类型、必填、权限、订单归属、幂等键等。
业务侧执行工具：调用订单系统、数据库或 HTTP API。
工具结果回填模型：把查询结果连同 tool_use_id 原样发回模型。Anthropic 要求 tool_use_id 严格匹配，Gemini 3 同样为每个 functionCall 生成唯一 id，回填时必须带回，否则并行调用场景下结果会错配。
tool_use_idtool_use_idfunctionCallid模型生成最终回答：模型把结构化结果转成人类能理解的回复。
Agent
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什么是 Agent？
如果你看过 LangChain 的 Agent 源码，会发现它的核心并不神秘，很多时候就是一个 while 循环。
AI Agent 可以理解为一个能感知环境、做决策、执行动作的软件系统。LLM 负责理解和决策，工具负责执行，记忆负责保存上下文和历史经验。
它和普通聊天机器人的差别在于：Agent 不只是回复消息，它会在动态环境里持续观察、判断、执行，直到任务结束。
一般可以用这个公式概括：Agent = LLM + Planning + Memory + Tools 。
推理与规划（Reasoning / Planning）：用 LLM 分析当前任务状态，拆目标，决定下一步怎么做。Chain-of-Thought（CoT）提示技术可以让模型逐步推理，减少直接拍脑袋给答案的概率。
记忆分两层。短期记忆通常是上下文历史，用来保持对话连续性；长期记忆一般是外部知识库，比如向量数据库或知识图谱。短期记忆解决”刚才说过什么”，长期记忆解决”过去积累了什么”。
Tools（工具）：让 LLM 能真正操作外部世界，比如查数据、调 API、读文件、执行代码。没有工具，Agent 很多时候只能停留在”建议你怎么做”。
工具执行后会返回结果，Agent 把这些结果放回上下文，再进入下一轮推理。这个反馈闭环就是 Observation（观察），也是 Agent Loop 能转起来的关键。
Agent Loop
Agent Loop 是 Agent 真正跑起来的地方。
它每一轮大概做三件事：让 LLM 推理，调用工具，把工具结果写回上下文。一直循环，直到任务完成或者触发停止条件。
流程大概是这样：
初始化时加载 System Prompt、可用工具列表、用户初始请求
循环迭代——读取上下文，LLM 推理决定下一步（调用工具还是直接回复），触发并执行工具，捕获返回结果追加到上下文
LLM 判断任务完成，不再调用工具时退出循环
安全兜底——防止死循环，设置最大迭代轮次上限（一般 10 到 20 轮）或 Token 消耗阈值
工程难点不在 while 循环本身，而在上下文管理。
任务越跑越久，上下文会越来越长。关键信息被稀释后，模型就容易跑偏。这也是 Context Engineering 要解决的问题。
LangChain、LlamaIndex、Spring AI 这些框架都对 Agent Loop 做了封装，但底层思路差不多。
ReAct
ReAct 是 Reasoning + Acting，由 Shunyu Yao 等人在 2022 年提出，论文是《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。
《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》
LangChain、LlamaIndex、AgentScope 这类框架里的 Agent 模块，很多都能看到这个范式的影子。
它的思路很直观：模型先推理一步，拿到外部环境反馈，再推理下一步，交替进行。
LLM 自己容易缺少实时信息，也容易幻觉。ReAct 就让它“走一步看一步”，每一步都根据工具返回结果继续判断。
ReAct 落地时一般需要这几个组件配合：
历史上下文，保存推理步骤、执行动作、反馈观察
实时环境输入，比如系统告警、用户反馈等外部变量
LLM 推理模块：负责逻辑分析和下一步规划
工具集与技能库，包括原子工具和 Skills
反馈观察机制，采集工具响应并追加回上下文
ReAct 的好处是能减少幻觉，复杂任务成功率更高，也比较容易解释每一步为什么这么做。
代价也明显：多轮迭代会增加响应延迟，效果还很依赖工具和 Skills 的质量。
Plan-and-Execute
Plan-and-Execute 是 LangChain 团队在 2023 年提出的模式。
它的做法是先让 LLM 制定全局分步计划，再由执行器按步骤完成。
它适合步骤多、依赖关系明确的长期任务。相比 ReAct 边想边做，它更不容易在长任务里迷路。
但它也有问题。计划一旦定下来，执行过程里的动态调整和容错会弱一些，更接近静态工作流。
实际项目里，两种模式可以组合。
先用 CoT 生成全局步骤，再在每个步骤内部嵌入 ReAct 子循环。这样既有全局结构，也保留局部灵活性。
Workflow、Graph 与 Loop
前面一直在说“工作流”，但如果不把它和 Agent 的区别讲清楚，后面选型很容易乱。
很多人一听 Agent，就默认应该让模型自己规划、自己调用工具、自己跑完全程。听起来很智能，实际落地不一定稳。
纯 Agent 里，LLM 是决策者。每一步要不要调工具、调哪个工具、下一步怎么走，主要靠模型推理。你给它一个任务，它自己尝试把任务跑完。
AI 工作流里，LLM 只是流程里的一个节点。整条流程的骨架，比如步骤顺序、条件跳转、失败重试，都是你提前设计好的。控制权在图结构里，不在模型手里。
Agentic Workflows 则是两者混着用：全局用 Workflow 管住结构，在某些不确定的节点里嵌入 Agent 子循环，让模型自己探索一小段。
AI 工作流的数据结构是有向图（Graph），三个元素：Node（节点）负责执行，Edge（边）负责控制流，State（状态）在节点之间共享上下文。
Context Engineering
很多时候， Agent 做不好，不是模型能力太多，而是上下文太乱。
Context Engineering 做的事情，就是在有限 Token 窗口里，把最有用的信息喂给模型，把噪声挡在外面。它很容易和 Prompt Engineering 混在一起。
Prompt Engineering 更偏提示词怎么写，Context Engineering 管得更宽，包括规则、记忆、工具描述、会话状态、外部观察结果、Token 预算。
这块展开讲内容很多，可以单独看这篇：《提示词工程（Prompt Engineering）》 和 《上下文工程（Context Engineering）》。
Memory
记忆系统通常分两层：短期记忆和长期记忆。短期记忆是 Session 级的，服务当前任务；长期记忆是跨 Session 的，负责把用户偏好、历史决策、过往经验沉淀下来。两者在物理和逻辑上都应该分开，不要混成一锅。
按功能目的看，Agent 记忆可以分成三类。
功能类型核心问题存储内容典型场景事实记忆智能体知道什么用户偏好、环境状态、显式事实记住用户的技术栈偏好经验记忆智能体如何改进过往轨迹、成败教训、策略知识从失败的代码审查中学习工作记忆智能体当前思考什么当前推理上下文、任务进展多步推理中的中间状态
功能类型核心问题存储内容典型场景
功能类型
核心问题
存储内容
典型场景
事实记忆智能体知道什么用户偏好、环境状态、显式事实记住用户的技术栈偏好
事实记忆
智能体知道什么
用户偏好、环境状态、显式事实
记住用户的技术栈偏好
经验记忆智能体如何改进过往轨迹、成败教训、策略知识从失败的代码审查中学习
经验记忆
智能体如何改进
过往轨迹、成败教训、策略知识
从失败的代码审查中学习
工作记忆智能体当前思考什么当前推理上下文、任务进展多步推理中的中间状态
工作记忆
智能体当前思考什么
当前推理上下文、任务进展
多步推理中的中间状态
长期记忆和 RAG 技术上很像，都会用向量库和语义检索。但它们服务的对象不一样。
RAG 挂载的是共享知识源，比如公司规章、产品文档、实时数据库查询结果。这些内容和“谁在使用”没有强绑定，对不同用户通常返回同一套知识库内容。RAG 的核心特征是非个性化，而不是一定静态，实时数据库查询结果也可以接入 RAG。
长期记忆管理的是 Agent 与特定用户交互中动态沉淀的个性化经验，比如用户偏好、习惯、历史决策、专属背景。它高度个性化，因人而异。
MCP
MCP 全称是 Model Context Protocol，中文一般叫“模型上下文协议”。
把 MCP 的全称拆开来看，其实就很清晰了：
Model：面向大模型应用；
Context：把外部上下文、工具和数据源带给模型；
Protocol：用一套标准协议把交互方式定下来。
不过，也不要把 MCP 理解成给模型加插件这么简单。之前在星球群里看大家讨论 MCP 的时候，有不少同学都是这样认为的。
更准确一点说，MCP 是 MCP Client 和 MCP Server 之间的通信协议。Host 负责承载用户交互和模型调用，Client 负责和 Server 说话，Server 负责把具体能力暴露出来。
不少读者朋友第一次了解 MCP，都会将它和 Function Calling、Agent、Skills 混在一起。
这几个确实经常一起出现，但不在同一层。
Function Calling 解决的是：模型怎么表达自己想调工具。
MCP 解决的是：这个工具从哪里来，怎么被宿主发现，怎么真正连到后端服务。
Agent 再往上一层，关注的是：任务怎么一步步做完。
Skills
简单说，Skill 是一份可被 Agent 发现、按需加载的任务说明。
它会把某类任务的经验、约束和执行顺序沉淀下来，让 Agent 在需要时再读。接口返回格式怎么统一，日志字段怎么打，慢 SQL 怎么查，Review 时先看架构还是先看异常处理——以前这些东西要么散在文档里，要么靠人反复提醒，Skills 给了它们一个固定落脚点。
所以，不要把 Skill 想成一个神秘的新能力。它更像是把“老员工脑子里的规矩”写进 SKILL.md，再交给 Agent 在合适的任务里调用。
SKILL.md先说结论：Skill 不是 Prompt、MCP、Function Calling 的替代品，它们也不是同一层的四个竞品。放到一条 Agent 执行链路里看，关系会清楚很多。
用户说一句“帮我分析这份报表”，这是 Prompt。模型判断需要调用 read_file，并生成结构化参数，这是 Function Calling。read_file 这个能力如果来自 MCP Server，那 MCP 负责的是连接和协议。至于“分析报表时先看字段含义，再看异常值，最后给业务结论，不要直接堆统计指标”，这才是 Skill 适合放的东西。
read_fileread_file
放在一个真实链路里，大概是这样：
用户提出任务（Prompt）
宿主把可用 Skills 的简短描述放进上下文（Skill 元数据）
模型判断当前任务命中了某个 Skill（Skill 路由）
宿主再把完整 SKILL.md 加载进来（延迟加载）
SKILL.md模型按照 Skill 里的流程去调工具、读资料、写结果（执行）
Harness Engineering
可以先用一个粗暴但好记的说法：Agent = Model + Harness。你不是模型，那你做的东西大概率就是 Harness。
这个说法有点绝对，但抓住了重点。Harness 指的是模型之外的整套系统：系统提示词、工具调用、文件系统、沙箱环境、编排逻辑、钩子中间件、反馈回路、约束机制。模型只提供推理和生成能力，Harness 把状态、工具、反馈、执行环境和安全边界串起来，Agent 才能真正开始干活。
LangChain 的 Vivek Trivedi 写过一篇《The Anatomy of an Agent Harness》，里面有个思路很值得记：先分清模型负责什么，再看剩下的系统该补什么。用这条线一切，很多 Agent 问题就不再是“模型行不行”，而是“系统有没有把模型需要的东西准备好”。
可以把模型想成 CPU，把 Harness 想成操作系统。CPU 再强，OS 如果天天崩，体验也不会好。你买了最新的 M5 芯片，但系统卡死、驱动乱飞，实际体验可能还不如旧芯片配一个稳定系统。
Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 不太适合放在同一层比较。它们更像一层套一层，处理的问题范围越来越大。
层级解决的问题关注点典型工作Prompt Engineering怎么把指令说清楚让模型理解意图，减少局部歧义系统提示词设计、Few-shot 示例、思维链引导Context Engineering该给 Agent 看什么在合适时机给模型提供正确且必要的信息上下文管理、RAG、记忆注入、Token 优化Harness Engineering系统怎么持续执行、纠偏、观测和恢复长链路任务中的持续正确、偏差修正、故障恢复文件系统、沙箱、约束执行、反馈回路、观测
层级解决的问题关注点典型工作
层级
解决的问题
关注点
典型工作
Prompt Engineering怎么把指令说清楚让模型理解意图，减少局部歧义系统提示词设计、Few-shot 示例、思维链引导
Prompt Engineering
怎么把指令说清楚
让模型理解意图，减少局部歧义
系统提示词设计、Few-shot 示例、思维链引导
Context Engineering该给 Agent 看什么在合适时机给模型提供正确且必要的信息上下文管理、RAG、记忆注入、Token 优化
Context Engineering
该给 Agent 看什么
在合适时机给模型提供正确且必要的信息
上下文管理、RAG、记忆注入、Token 优化
Harness Engineering系统怎么持续执行、纠偏、观测和恢复长链路任务中的持续正确、偏差修正、故障恢复文件系统、沙箱、约束执行、反馈回路、观测
Harness Engineering
系统怎么持续执行、纠偏、观测和恢复
长链路任务中的持续正确、偏差修正、故障恢复
文件系统、沙箱、约束执行、反馈回路、观测
Loop Engineering
如果用一句话概括，可以这么理解：
Loop Engineering 是围绕 Agent 设计可持续运行的反馈循环，让它在明确目标、工具、上下文、验证信号和停止条件下反复行动，直到任务完成、失败或需要人工接管。
落到工程上，主要看这些点：
触发：谁来启动这轮任务？手动命令、定时任务、CI 失败、PR 创建、Issue 更新，还是某个消息事件。
目标：什么状态算完成？全部测试通过、CI green、覆盖率达到某个数值、页面截图对齐设计稿，还是只生成待人工确认的草稿。
上下文：Agent 每轮要看哪些文件、规则、历史状态、工具结果和项目约定。
行动：Agent 能改代码、跑测试、查 GitHub、读日志、发 PR，还是只能输出建议。
观察：它怎么知道刚才那一步做对了？测试输出、lint、类型检查、截图、审查评论、日志摘要都可以是观察结果。
状态：这轮试过什么、失败在哪里、下一步做什么，要写到外部文件、Issue、Linear 卡片或数据库里，不能只靠当前对话记住。
停止：什么时候退出，什么时候转人工，什么时候因为预算或轮次耗尽直接停。
Agent Loop 很早就有了。一个最简单的 Agent 本来就是：
读取当前上下文。
让 LLM 判断下一步。
调用工具或输出答案。
把工具结果写回上下文。
继续下一轮，直到触发停止条件。
ReAct 也是这个思路：Reasoning 和 Acting 交替进行，模型走一步看一步，拿到外部反馈后再决定下一步。
RAG
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什么是 RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 就是把信息检索和大语言模型绑在一起用。系统先从知识库里检索出和当前问题相关的片段，知识库可以是数据库、文档集合，也可以是企业内部系统。然后把这些片段和原始问题一起喂给 LLM，让模型基于检索内容回答，而不是只靠训练时记住的知识。
LLM 训练数据再大，也绕不开几个问题。RAG 正好可以在这些地方进行弥补。
第一是知识时效性。
预训练模型的知识会停在训练数据截止时间点。训练后发生的新事件、新政策、新产品文档，模型默认是不知道的，除非通过联网、工具调用或外部知识注入来补。RAG 的做法是动态检索外部知识源，把最新的相关内容直接送给 LLM，让它不用只依赖参数里的旧知识。
第二是私有数据访问。
企业内部的产品文档、知识库、客户数据，不可能让公开 LLM 随便访问。RAG 在用户提问时只提取和问题相关的片段给 LLM，不需要暴露全部数据，模型也能基于企业自己的知识回答。
第三是幻觉问题。
LLM 编造事实这件事大家都遇到过。RAG 通过提供明确参考文本，让模型尽量基于证据回答，确实能降低幻觉概率。但别指望它彻底消除幻觉。检索错误、上下文噪声、引用错配、模型不遵循指令，都可能导致错误答案。生产级 RAG 通常还要配引用校验、答案评估、拒答机制和人工反馈闭环。
RAG 工作原理
RAG 的工程链路通常分两个阶段：离线索引和在线检索生成。索引阶段把原始文档处理成可检索的数据结构；在线阶段在用户提问时完成查询理解、检索召回、上下文构建和答案生成。
索引和检索阶段的简化流程图如下：
索引阶段主要做这些事：
输入文档：文本文件、PDF、网页、数据库记录都可以，只要有内容。
清理文档：去掉 HTML 标签、特殊字符等噪声。
增强文档：补充元数据，比如时间戳、分类标签，为后续检索提供过滤维度。
文档拆分（Chunking）：用文本分割器把文档切成较小片段。这一步要兼顾语义完整性、Embedding 模型输入长度、生成模型上下文窗口和召回粒度。Chunk 太大容易引入噪声，太小又可能丢上下文。拆分策略会直接影响召回质量，详细可以看 RAG 文档处理篇。
向量化表示（Embedding Generation）：通过嵌入模型将文本片段映射为语义向量，也就是高维稠密向量。常见嵌入模型包括 OpenAI 的 text-embedding-3-small / text-embedding-3-large，以及 Hugging Face 上的开源模型。
text-embedding-3-smalltext-embedding-3-large存储到向量存储或索引系统：把嵌入向量、原始内容和对应元数据存入向量存储或向量索引系统，比如 Milvus、pgvector、Elasticsearch / OpenSearch 向量检索，或基于 Faiss 构建本地向量索引。向量数据库选型、索引算法和 pgvector 实践可以看 RAG 向量库篇。
Embedding
Embedding 就是把文本变成一串数字。更准确地说，它会把文本映射到一个高维稠密向量空间里，让语义接近的文本在向量空间中距离更近。
比如这三句话：
“如何申请退款？”
“退款流程是什么？”
“订单怎么取消并退钱？”
它们字面不一样，但语义接近。好的 Embedding 模型会把它们映射到相近位置，向量检索才能把相关 Chunk 找出来。
Embedding 维度通常是 768、1024、1536、3072 等。维度越高，能表达的信息越丰富，但存储、索引和相似度计算成本也越高。以 OpenAI Embedding 为例，text-embedding-3-small 默认输出 1536 维，text-embedding-3-large 默认输出 3072 维，并支持通过 dimensions 参数降低输出维度。
text-embedding-3-smalltext-embedding-3-largedimensions向量检索与向量数据库
RAG 的检索流程里，最基础的一步是：把用户问题和文档都变成向量，再用相似度搜索找到最相关的文档片段。
可以把它理解成这样：
文档进入知识库后，先被切成 Chunk。
每个 Chunk 通过 Embedding 模型转成一个向量。
向量和原文、元数据一起写入向量数据库。
用户提问时，问题也会被转成查询向量。
向量数据库检索出最相似的 Top-K 文档向量。
系统把这些文档片段放进 Prompt，交给 LLM 生成答案。
简单说，Embedding 负责把文本变成可比较的向量，向量检索负责找到语义上最接近的内容。没有 Embedding，就没有语义向量；没有向量检索，RAG 就只能退回关键词搜索。
在小规模 Demo 里，几千条文档向量可以直接放在内存里暴力搜索。但真实 RAG 系统里，文档量很快会到百万级、千万级，甚至更大。
向量数据库解决的不是“存一个数组”这么简单，而是几个工程问题：
文档处理
在说具体策略之前，先把链路画清楚。文档从上传到进入向量库，中间要经过至少六个环节：
这张图里有个容易忽略的点：质量校验不应该只发生在入库之后。在 Chunking 阶段做完采样校验，能提前发现问题，避免把低质量数据大批量写入向量库。
每个环节的核心风险：
环节典型问题最终影响文件上传格式伪造、大小超限、编码混乱解析器崩溃或静默失败格式校验扩展名和实际 MIME 类型不符选错解析器Layout 解析PDF 多栏、表格合并单元格、页眉页脚结构丢失、上下文错位清洗去噪乱码、特殊字符、重复空行、目录残留噪声入索引、Embedding 失真Chunking语义截断、上下文断裂、块太大或太小召回不准、答案残缺Metadata没保存来源、页码、版本、权限无法过滤、无法引用入库向量维度不一致、Token 超限检索失败、索引损坏
环节典型问题最终影响
环节
典型问题
最终影响
文件上传格式伪造、大小超限、编码混乱解析器崩溃或静默失败
文件上传
格式伪造、大小超限、编码混乱
解析器崩溃或静默失败
格式校验扩展名和实际 MIME 类型不符选错解析器
格式校验
扩展名和实际 MIME 类型不符
选错解析器
Layout 解析PDF 多栏、表格合并单元格、页眉页脚结构丢失、上下文错位
Layout 解析
PDF 多栏、表格合并单元格、页眉页脚
结构丢失、上下文错位
清洗去噪乱码、特殊字符、重复空行、目录残留噪声入索引、Embedding 失真
清洗去噪
乱码、特殊字符、重复空行、目录残留
噪声入索引、Embedding 失真
Chunking语义截断、上下文断裂、块太大或太小召回不准、答案残缺
Chunking
语义截断、上下文断裂、块太大或太小
召回不准、答案残缺
Metadata没保存来源、页码、版本、权限无法过滤、无法引用
Metadata
没保存来源、页码、版本、权限
无法过滤、无法引用
入库向量维度不一致、Token 超限检索失败、索引损坏
入库
向量维度不一致、Token 超限
检索失败、索引损坏
很多团队把精力放在换哪个 embedding 模型上面，但实际上如果数据在这一步就已经坏掉了，换模型只会让损坏更稳定。
Chunking
如果你的文档本身有清晰的结构，按结构切反而是最靠谱的。NVIDIA 做过一组测试，Page-Level Chunking（按页面切分）在金融报告和法律文档上表现最好，平均准确率达到 0.648，方差也最低。道理很简单：当页面边界本身就是文档作者设定的语义边界时，不要强行拆散它。
不过别盲目迷信页面级切分。这个优势相对于 Token 切分其实只有 0.3-4.5 个百分点，而且在 FinanceBench 数据集上，1024-token 切分反而比页面级更优（0.579 vs 0.566）。NVIDIA 测试的文档类型（金融报告、法律文档）是分页本身就携带语义的场景——如果你的 PDF 是 Word 随便导出的那种，页面级切分不会带来额外收益。另外，查询类型也影响最优策略：事实型查询适合 256-512 Token 的小块，分析型查询适合 1024+ Token 或页面级切分。
不同文档类型对应的推荐切分方式，小 G 整理了一张表供参考：
文档类型推荐切分方式实现工具Markdown按标题层级（H1/H2/H3）切MarkdownHeaderTextSplitterHTML按标签层级切（h1~h6、p、div）HTMLHeaderTextSplitterPDF按页或章节切chunk_by_title、chunk_by_page代码按函数、类、包切PythonCodeTextSplitter论文按章节、段落、表格切Layout-aware Parser
文档类型推荐切分方式实现工具
文档类型
推荐切分方式
实现工具
Markdown按标题层级（H1/H2/H3）切MarkdownHeaderTextSplitter
Markdown
按标题层级（H1/H2/H3）切
MarkdownHeaderTextSplitter
MarkdownHeaderTextSplitterHTML按标签层级切（h1~h6、p、div）HTMLHeaderTextSplitter
HTML
按标签层级切（h1~h6、p、div）
HTMLHeaderTextSplitter
HTMLHeaderTextSplitterPDF按页或章节切chunk_by_title、chunk_by_page
按页或章节切
chunk_by_title、chunk_by_page
chunk_by_titlechunk_by_page代码按函数、类、包切PythonCodeTextSplitter
代码
按函数、类、包切
PythonCodeTextSplitter
PythonCodeTextSplitter论文按章节、段落、表格切Layout-aware Parser
论文
按章节、段落、表格切
Layout-aware Parser
做 RAG 的人迟早会遇到一个矛盾：小块召回准但上下文残缺，大块保留完整但召回噪声大。你想召回精确就得切小块，但切小了模型只看到局部，回答就容易断章取义。
Parent-Child Chunk 就是解决这个矛盾的。具体做法是先把文档切成 300 Token 左右的小块用于向量检索，然后每个小块都挂载到一个 1200 Token 的父段落上。检索时先命中小块，再把对应父段落放入上下文。这样既保证了召回精度，又保留了必要的上下文。
Hybrid Search
向量检索擅长语义相似，BM25 擅长精确词匹配。两者是互补关系，不是替代关系。
查询类型向量检索表现BM25 表现建议“如何取消订阅”能匹配“关闭自动续费”可能匹配不到保留向量召回“错误码 E1027”可能召回泛化故障精确命中错误码必须保留关键词召回“ABX-4421 型号参数”容易找相似型号精确命中 SKU必须保留关键词召回“Java 线程池拒绝策略区别”语义理解较好能匹配关键词混合更稳“最新 v3.2 价格政策”需要语义和时间条件可匹配版本号Metadata + Hybrid
查询类型向量检索表现BM25 表现建议
查询类型
向量检索表现
BM25 表现
建议
“如何取消订阅”能匹配“关闭自动续费”可能匹配不到保留向量召回
“如何取消订阅”
能匹配“关闭自动续费”
可能匹配不到
保留向量召回
“错误码 E1027”可能召回泛化故障精确命中错误码必须保留关键词召回
“错误码 E1027”
可能召回泛化故障
精确命中错误码
必须保留关键词召回
“ABX-4421 型号参数”容易找相似型号精确命中 SKU必须保留关键词召回
“ABX-4421 型号参数”
容易找相似型号
精确命中 SKU
必须保留关键词召回
“Java 线程池拒绝策略区别”语义理解较好能匹配关键词混合更稳
“Java 线程池拒绝策略区别”
语义理解较好
能匹配关键词
混合更稳
“最新 v3.2 价格政策”需要语义和时间条件可匹配版本号Metadata + Hybrid
“最新 v3.2 价格政策”
需要语义和时间条件
可匹配版本号
Metadata + Hybrid
Hybrid Search 常见做法是两路召回后融合：
向量检索返回语义相似候选。
BM25 或稀疏向量返回关键词候选。
用 RRF 或归一化加权分数合并。
对合并后的候选去重，再进入 Rerank。
Microsoft Azure AI Search、Google Vertex AI Vector Search、Weaviate 等官方文档都把 Hybrid Search 和 RRF 作为常见融合方式。RRF 的好处是不用强行比较 BM25 分数和向量余弦分数，按排名位置做融合，调参负担更低。
但别把 Hybrid Search 神化。
如果你的文档高度结构化、关键词很少，Hybrid 带来的增益可能有限；如果你的查询大量包含错误码、产品型号、配置项、专有名词，纯向量检索很容易翻车。
Query Rewrite
用户的问题通常不是为检索系统写的。
他们会说：
“这个报错咋整？”
“钱能退吗？”
“线上那个限流问题是不是又来了？”
这些问题对人来说有上下文，对检索系统来说却很模糊。Query Rewrite 的目标是：不改变用户意图，把问题改写成更适合召回的表达。
常见策略如下：
策略适用场景例子规范化改写口语化、缩写、上下文缺失“钱能退吗”改成“退款政策、退款条件、退款流程”Multi-Query表达可能有多种说法同时检索“取消订阅”“关闭自动续费”“停止会员计划”Query Decomposition问题包含多个子问题把“对比 Stripe 和 Square 的手续费和争议处理”拆成 4 个子问题Step-back Query问题太细，缺背景先检索“订阅计费规则”，再回答具体取消问题HyDE查询太短，和文档形态差异大先生成假设答案，再用假设答案向量检索真实文档Self-Query问题里包含过滤条件从“查 2025 年 Java 相关政策”提取年份和类别过滤
策略适用场景例子
策略
适用场景
例子
规范化改写口语化、缩写、上下文缺失“钱能退吗”改成“退款政策、退款条件、退款流程”
规范化改写
口语化、缩写、上下文缺失
“钱能退吗”改成“退款政策、退款条件、退款流程”
Multi-Query表达可能有多种说法同时检索“取消订阅”“关闭自动续费”“停止会员计划”
Multi-Query
表达可能有多种说法
同时检索“取消订阅”“关闭自动续费”“停止会员计划”
Query Decomposition问题包含多个子问题把“对比 Stripe 和 Square 的手续费和争议处理”拆成 4 个子问题
Query Decomposition
问题包含多个子问题
把“对比 Stripe 和 Square 的手续费和争议处理”拆成 4 个子问题
Step-back Query问题太细，缺背景先检索“订阅计费规则”，再回答具体取消问题
Step-back Query
问题太细，缺背景
先检索“订阅计费规则”，再回答具体取消问题
HyDE查询太短，和文档形态差异大先生成假设答案，再用假设答案向量检索真实文档
HyDE
查询太短，和文档形态差异大
先生成假设答案，再用假设答案向量检索真实文档
Self-Query问题里包含过滤条件从“查 2025 年 Java 相关政策”提取年份和类别过滤
Self-Query
问题里包含过滤条件
从“查 2025 年 Java 相关政策”提取年份和类别过滤
LangChain 的 MultiQueryRetriever、SelfQueryRetriever 等组件就是这类思路的工程化实现。
这里有个坑：Query Rewrite 必须保留原始问题。不要只用改写后的查询。工程上可以让原始 query 和改写 query 一起召回，然后融合结果。否则改写模型一旦理解错意图，后面召回全偏。
Rerank
向量检索用的是双塔模型思路：query 和 document 分别编码，再算向量距离。它快，但不够细。
Rerank 通常使用 Cross-Encoder 或专用重排模型，把 query 和候选文档放在一起打分。它慢一些，但能更细粒度判断“这段文本是否真的能回答这个问题”。
向量相似度更像“这两段话语义接近吗”，Rerank 更像“这段话能不能回答这个问题”。
举个例子：
用户问：“线程池为什么会触发拒绝策略？”
向量召回可能找出这些片段：
线程池核心参数说明。
拒绝策略枚举列表。
队列满、线程数达到 maximumPoolSize 后触发拒绝策略的条件。
线程池使用示例代码。
第 1、2 条语义很接近，但第 3 条才是答案核心。Rerank 的价值就是把第 3 条顶上来。
推荐链路是：
Metadata 预过滤。
Hybrid Search 粗召回 30 到 100 条。
去重和相邻片段合并。
Rerank 选出 5 到 10 条。
上下文压缩后放入 Prompt。
GraphRAG
GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）可以理解为：在传统向量检索之外引入知识图谱，把文档中的实体、关系和结构化上下文显式建模。检索时除了召回相似片段，还会沿着图关系收集证据，再交给大模型生成答案。
注意，GraphRAG 的重点不是“用了图数据库”，而是检索对象变了。
传统向量 RAG 检索的是 Chunk，也就是一个个文本片段。GraphRAG 检索的是一张“知识关系网”里的节点、边、路径、社区摘要，再结合原始文本证据回答问题。
打个比方：
向量 RAG 像在图书馆里按语义找几页相似内容。
GraphRAG 像先整理出人物关系图、事件时间线和主题目录，再沿着关系线索找证据。
向量 RAG 擅长判断“这段话和我的问题像不像”，GraphRAG 更擅长理解“这些对象之间到底怎么连起来”。
维度传统向量 RAGGraphRAG检索对象文本 Chunk实体、关系、路径、社区摘要、原文片段核心能力语义相似度召回关系推理、图遍历、全局主题聚合数据结构向量索引为主知识图谱 + 向量索引 + 全文索引适合问题局部事实问答、文档片段解释多跳关系问答、跨文档归纳、复杂业务分析
维度传统向量 RAGGraphRAG
维度
传统向量 RAG
GraphRAG
检索对象文本 Chunk实体、关系、路径、社区摘要、原文片段
检索对象
文本 Chunk
实体、关系、路径、社区摘要、原文片段
核心能力语义相似度召回关系推理、图遍历、全局主题聚合
核心能力
语义相似度召回
关系推理、图遍历、全局主题聚合
数据结构向量索引为主知识图谱 + 向量索引 + 全文索引
数据结构
向量索引为主
知识图谱 + 向量索引 + 全文索引
适合问题局部事实问答、文档片段解释多跳关系问答、跨文档归纳、复杂业务分析
适合问题
局部事实问答、文档片段解释
多跳关系问答、跨文档归纳、复杂业务分析
写在最后
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