为什么说 RAG 2.0 是知识密集型 AI 的关键拐点？ 原创

过去两年，大语言模型（LLM）凭借惊艳的生成能力频频“刷屏”。然而，它们也有一个绕不过去的痛点：缺乏最新的知识和上下文。这导致模型在回答专业问题时经常出现“答非所问”，甚至产生幻觉。

为了解决这一问题，业界提出了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。它通过将外部知识库与大模型结合，为生成过程提供“检索到的事实依据”，从而显著提升回答的准确性与可靠性。

但今天，我们要聊的不是传统意义上的 RAG，而是它的升级版——RAG 2.0。它的目标是解决传统 RAG“东拼西凑、各模块之间不协调”的问题，让检索器（Retriever）与生成器（Generator）真正融为一体，形成一个可训练、可优化的整体系统。

接下来，我们就来拆解 RAG 2.0 的核心思想、架构演进以及前沿实践。

1、RAG 是什么？为什么重要？

RAG 的基本原理并不复杂：

1. 将长文档切分成多个chunk；
2. 通过向量化模型（如 OpenAI Embeddings、Sentence-Transformer）为每个 chunk 生成向量，并存入数据库；
3. 在用户提问时，检索出Top-K 相似文档；
4. 把这些文档与问题一起输入大模型，作为额外上下文；
5. 大模型基于问题 + 检索结果，生成更准确的回答。

简单来说，RAG 就像是给大模型装上了一个“外挂搜索引擎”。

相比之下，传统的 微调（Fine-tuning） 方式虽然能把新知识写进模型，但往往成本高昂、不可逆，还可能“牺牲”原有能力。而 RAG 的优势在于：轻量、灵活、随取随用。

2、RAG 2.0 解决了什么问题？

目前大多数 RAG 系统其实是“Frozen RAG”——Retriever 与 LLM 是分开的，Retriever 固定不变，LLM 也不更新。它们拼在一起能跑，但模块之间并没有深度协同。

这种“拼凑式”方案的问题主要有：

• 检索不够精准 → 影响生成质量；
• 缺乏可持续学习能力 → 无法随任务优化；
• 模块之间没有反馈回路 →  Retriever 取的东西对 LLM 是否有用，并不会反过来优化检索。

于是，RAG 2.0 的核心目标就是：

让检索器和生成器成为一个“可共同训练”的整体，从而达到端到端的优化。

在评测中，RAG 2.0 在 开放域问答（Natural Questions、TriviaQA）、事实性（TruthfulQA、HaluEvalQA）、时效性（FreshQA） 等多个维度上，都显著优于 Frozen RAG。

3、更好的检索策略：从稀疏到稠密

要提升 RAG 的效果，第一步就是优化 Retriever。

3.1 稀疏检索（Sparse Retrieval）

• TF-IDF：根据词频和逆文档频率来衡量词的重要性，是最早的文本检索方法。
• BM25：对 TF-IDF 的改进，引入文档长度和参数调节，效果更好。

👉 问题在于，这类方法过于依赖“词面匹配”。一旦出现同义词或复杂语义，就容易漏掉相关信息。

3.2 稠密检索（Dense Retrieval）

• 使用 BERT、Sentence-Transformer 等模型把句子转为向量；
• 通过余弦相似度 / 内积计算语义相似度；
• 借助FAISS等工具实现大规模向量检索。

相比稀疏检索，稠密方法能够理解语义。但它也存在瓶颈，比如简单的余弦相似度可能无法完全捕捉语义。

3.3 更先进的方案

• ColBERT：对 query 与文档进行分层交互，提高了匹配的细粒度；
• SPLADE：稀疏 + 稠密混合，通过查询扩展覆盖更多上下文；
• 
  
• DRAGON：基于对话动态调整检索结果，让系统能实时适应用户需求；

• Hybrid Search：结合 BM25 与 Dense Retrieval，兼顾精度与召回率。

可以看到，Retriever 已经从“关键词匹配”逐步演进到“语义理解 + 动态调整”。

4、让 Retriever 与 Generator 真正协同

光有更强的 Retriever 还不够，关键在于：如何让它与生成器（LLM）形成反馈闭环？

4.1 RePlug

一个经典方案是 RePlug：

• 检索出 Top-K 文档；
• 分别送入 LLM，计算生成正确答案的困惑度（perplexity）；
• 将困惑度低的文档视为“更有用”，并据此优化 Retriever。

这种方法相当于让 LLM “教” Retriever 哪些信息是关键。

4.2 Reranker（重排序器）

另一类方法是引入 Reranker：

• 先用 BM25/Dense Retrieval 粗筛；
• 再用一个小模型（甚至 LLM 自身）对结果进行二次打分；
• 只把最优上下文送入 LLM。

这种方式在工程上可落地性强，已经广泛应用于搜索引擎和企业知识库。

4.3 联合训练：Retriever + Generator

在更前沿的研究中，学者们尝试直接把 Retriever 与 LLM 作为一个整体进行端到端训练。比如：

• RAG-Token vs RAG-Sequence：前者在生成过程中可以动态调用不同文档，后者则一次性取好上下文；
• **Fusion-in-Decoder (FiD)**：把多个文档编码后统一交给解码器，在生成时动态利用；
• ATLAS（Meta 提出）：通过精心设计的损失函数，让 Retriever 的优化目标与 LLM 输出质量强绑定。

这些方法的本质，就是让 Retriever 不再是“外部外挂”，而是成为 LLM 的一部分。

5、RAG 的未来：三种形态

从发展角度来看，RAG 可以分为三类：

1. Frozen RAG：最常见，Retriever 与 LLM 各自独立，适合原型验证；
2. Semi-Frozen RAG：检索器可训练，但不更新 LLM，兼顾性能与成本；
3. Fully Trainable RAG：检索器与生成器端到端联合训练，性能最佳，但资源消耗巨大。

可以预见，未来的趋势是从“Frozen”逐步走向“Trainable”，就像早期的机器翻译最终演进到端到端神经网络一样。

结语

RAG 2.0 并不是简单的“外挂知识库”，而是一次范式升级。

它让 Retriever 与 Generator 不再是松散拼接的“ Frankenstein ”，而是一个协同进化的整体。这意味着：未来的大模型不仅能生成流畅的语言，还能即时调用最新的知识、动态适配用户需求。

这场变革还在早期，ATLAS、RePlug 等工作只是第一步。但可以肯定，RAG 2.0 将成为知识密集型 AI 应用的核心基石。

👉 你怎么看？未来 2-3 年，RAG 2.0 会成为主流，还是会被更彻底的“Agentic AI”替代？

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯