RAG技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
RAG技術的實例教程
將 <strong>LLM 生成的響應限制在給定上下文信息內，若上下文準確，響應也可能更準確，這種技術被稱為檢索增強生成（RAG）技術。</strong></p><p><br></p><p>很多主流搜索引擎已開始將 RAG 技術與現有搜索索引結合，以有效生成對搜索問題的答案，通常還會提供用于為LLM提供上下文的網頁參考URL。<strong>知識圖譜作為 RAG 的重要新形式，為生成或利用上下文基礎的技術提供支持。</strong></p><p><br></p><p>即使在上下文基礎不太具體且更依賴于從訓練數據中獲得現實世界知識的場景下，GenAI 也能發揮作用，如生成營銷內容、創作詩歌故事、頭腦風暴創意等無標準答案的任務。目前，大多數 GenAI 解決方案采用結合多種方法的技術組合。</p><p><br></p><p><strong>02.知識圖譜如何強化企業數據并支持 GenAI 解決方案</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜不僅能可視化數據，更重要的是，<strong>其語義建模和描述為企業數據賦予了有意義的上下文</strong>。本體論作為概念模型，以業務用戶和領域專家熟悉的術語描述數據，簡化數據集成，促進語義層的形成，方便添加和連接新數據，提升數據發現、理解和重用的效率，推動業務價值。</p><p><br></p><p>對知識圖譜的查詢提供了數據基礎，為不同的用戶提供了定制化的服務和體驗。<strong>知識圖譜既是集成數據源的工具，也是應用本體模型的結果，構建起全面且可操作的知識資源。
展開 需確保高管、產品經理、研發負責人等非技術人員能理解系統邏輯、自主查詢并獲取有效答案，無需依賴IT支持。
可要求供應商：演示知識圖譜的構建與訪問流程：操作是否直觀？技術團隊能否快速掌握管理方法？能否像管理現有云數據平臺中的表、數據集、數據產品一樣輕松維護知識圖譜？業務用戶能否通過熟悉的工具訪問系統？
5. 系統如何應對安全、隱私與合規性要求？
知識圖譜整合多源數據的特性可能引發安全風險。在各行業應用中，敏感數據必須具備嚴格的訪問控制、審計跟蹤，并符合GDPR、HIPAA等法規要求。
需要向供應商確認其解決措施：如何延續現有安全協議？如何支撐內部治理與合規要求？是否提供業務所需的數據安全與合規工具？
6. 平臺如何應用本體論？
本體論是領域知識的語義基礎，可促進數據互操作性，通過業務術語描述數據，支撐透明度、信任度與可操作洞察的生成。
需要要求供應商說明：系統如何利用本體論抽象與描述整合數據，以支持生成式AI的訪問需求；是否兼容相關行業標準，能否通過自定義擴展滿足業務當前及未來的需求。
7. 知識圖譜是否支持自然語言查詢與響應？響應準確度如何？
高管需要的是直接答案而非復雜儀表盤。能否將復雜業務問題（如“本國銷售的進口產品毛利率是多少？過去三年有何變化？”）轉化為完整、準確、易懂的結果，至關重要。
檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
展開 基于有限元分析技術，創新融合AI算法與工程專家知識庫，精準解決傳統仿真軟件四大難題：建模耗時、操作復雜、迭代低效、計算緩慢。
二、版本更新簡介
AIFEM 2026R1在AI智能助手、前處理、多物理場分析、批處理等方面實現大幅升級，核心更新亮點如下：
1、AI智能助手
基于大模型的AI助手，支持聯網和本地化部署。結合RAG檢索增強生成技術，減少大模型“幻覺”，提高知識檢索準確性和可靠性，解答用戶關于結構仿真和軟件使用的問題。
2、前處理
支持ECAD導入建模和導線映射，大幅提升復雜電子系統建模仿真效率。
新增抽中面功能，支持自動、手動抽取薄壁件中面生成殼模型，自動記憶厚度，并可一鍵創建殼屬性。
新增循環對稱約束，支持全周擴展顯示，適用于大型旋轉機械的靜態、動態、熱學分析，提升計算效率。
3、分析求解
多物理場分析能力增強，新增強熱固耦合分析，支持導入上游電磁、流體分析結果進行單向流熱固耦合分析。
工藝過程仿真能力增強，新增漸進式生死單元、移動熱源、路徑輔助函數等多項功能，可模擬3D打印、平行縫焊、切割等工藝過程仿真。
新增監控請求和計算監控功能，支持在求解過程中查看殘差、點位移等參數或變量，幫助用戶及時發現問題，提升工作效率。
4、后處理
后處理新增應力疲勞分析模塊，支持對稱循環、零基循環等多種載荷循環方式，包含Goodman、Soderberg等多種平均應力理論可供選擇。可基于應力結果預測循環載荷下結構壽命、損傷、安全系數，從而在設計階段規避因疲勞導致的失效風險。
展開 這些專業數據可以來自技術文檔、操作手冊、故障報告和行業研究等，定期使用新的專業數據來微調模型，以保持其在工業應用中的準確性和相關性。
為了確保模型能夠有效學習新的專業知識，可能需要對輸入數據進行清洗和標注，以提高數據質量。完成微調后，模型會更加熟悉特定領域的專有術語和問題情境，從而在該領域的問答或文本生成任務中表現得更準確和專業。這一過程不僅增強了模型的實用性，還能更好地滿足企業內部的具體需求。
圖3：透過模型微調的方式，更改大語言模型參數，以應用在專業領域的問答服務上
? 擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG）
如圖4所示，擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是提升LLM在專業領域表現的一種有效技術。RAG將信息檢索與生成模型相結合，通過檢索相關資料來輔助生成更準確的回答。
在RAG的實施過程中，首先需要構建或接入一個專業的知識庫，該知識庫通常由企業內部的文檔、專業資料、數據庫或網絡資料組成。當用戶提出問題時，檢索系統首先在知識庫中找到與問題相關的文檔或段落。這些檢索結果作為上下文信息，與原始問題一起被輸入到LLM中。
LLM在生成答案時，不僅依賴于自身訓練過的知識，還可以參考檢索到的具體信息，從而生成更具針對性和準確性的回答。這種方法特別適合處理需要精確和專業知識的問題，如技術支持、產品信息查詢等。
RAG結合了檢索的高覆蓋率和生成的靈活性，顯著提高了LLM在專業應用中的實用性，特別是在處理模糊問題或需要高精度信息的場景下。這種方法不僅增強了模型的專業性，還能動態更新知識庫，以適應快速變化的業務需求。
展開 </p><figure style="text-align: center;"><figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202510/attachment/3eb792446b7648a9b2e3a4b0d670e37f.png" style="display: inline-block;"><img src="https://img.jishulink.com/202510/attachment/3eb792446b7648a9b2e3a4b0d670e37f.png"></figure></figure><p><br></p><p class="ql-align-justify"><strong>1.RAG-檢索增強生成</strong></p><p class="ql-align-justify">RAG 技術已日趨成熟，其核心流程為將非結構化文檔分割為文本塊，通過嵌入模型將其向量化，并存儲至向量數據庫。當用戶提問時，問題同樣被轉化為向量，用于檢索數據庫中與之最相似的回答，隨后由大模型對這些回答進行總結并反饋給用戶。</p><p class="ql-align-justify">然而，RAG 技術也存在不足之處，為了增強其性能，GraphRAG 被引入以提升回答能力。但無論是 RAG 還是 GraphRAG，它們主要聚焦于非結構化數據（如 Word 文檔、PPT 等），而對結構化數據（如表格數據）的支持則相對薄弱。
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結合RAG檢索增強生成技術，減少大模型“幻覺”，提高知識檢索準確性和可靠性，解答用戶關于結構仿真和軟件使用的問題。
2、前處理
支持ECAD導入建模和導線映射，大幅提升復雜電子系統建模仿真效率。
新增抽中面功能，支持自動、手動抽取薄壁件中面生成殼模型，自動記憶厚度，并可一鍵創建殼屬性。
檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">Graph RAG 技術最初由微軟提出，雖然目前已有很多開源實現，但大多仍是文檔級的本地應用，難以支撐企業級知識庫的建設。為此，我們基于自身收購的圖數據庫（Graph Studio），構建了完整的 Graph RAG 解決方案。
</p><p class="ql-align-justify">然而，RAG 技術也存在不足之處，為了增強其性能，GraphRAG 被引入以提升回答能力。但無論是 RAG 還是 GraphRAG，它們主要聚焦于非結構化數據（如 Word 文檔、PPT 等），而對結構化數據（如表格數據）的支持則相對薄弱。
將 <strong>LLM 生成的響應限制在給定上下文信息內，若上下文準確，響應也可能更準確，這種技術被稱為檢索增強生成（RAG）技術。</strong></p><p><br></p><p>很多主流搜索引擎已開始將 RAG 技術與現有搜索索引結合，以有效生成對搜索問題的答案，通常還會提供用于為LLM提供上下文的網頁參考URL。
圖3：透過模型微調的方式，更改大語言模型參數，以應用在專業領域的問答服務上
? 擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG）
如圖4所示，擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是提升LLM在專業領域表現的一種有效技術。
