我们都知道Deepseek有三种模式：V3、R1、R1+联网。
一般来说，如果选择Deepseek-R1（深度思考），同时需要选择联网搜索。

一、为什么需要联网

主要有两点
1、确保数据的实时性。
Deepseek-V3和R1的预训练数据截止到2023年10月份，如果不联网，我们问的一些问题是无法关联最新的。
2、降低大模型的幻觉，确保数据的来源可追溯。
关于大模型的幻觉，请看这篇文章

二、是否联网搜索，与 RAG 相关

联网搜索是 RAG 的检索阶段。
当大模型需要回答需要实时数据或最新知识的问题时（例如“今天的比特币价格是多少？”），RAG 会通过联网搜索获取实时信息，再将其输入生成模型。
我们遇到的典型场景，如
——事实性问答（如历史事件、科学知识）。
——动态信息查询（如股票、天气、新闻）。
——专业领域咨询（如法律条款、医学论文）。

RAG 通过动态检索外部信息增强大模型的生成能力，使其在需要实时性、准确性和专业性的场景中表现更优。
选择是否联网搜索取决于具体需求：如果问题涉及最新或特定领域知识，RAG（结合联网搜索）是更优的选择；
若问题依赖通用知识，则传统大模型（Deepseek-V3）可能足够。
传统大模型是有局限的，而RAG正成为解决大模型局限性的关键方案之一。

三、了解RAG的必要性

对于技术“小白”来说，了解 RAG（检索增强生成） 的基本原理可能看似复杂，但实际上，这种知识在当下全民AI时代还是很有必要的。
1、提升效率：学会通过精准提问获取高质量答案。
2、规避风险：避免被错误信息误导或泄露隐私。
3、增强判断力：理性使用 AI，而非盲目依赖。
4、适应未来：为 AI 深度融入社会做好准备。

四、什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的自然语言处理技术，通过动态调用外部知识库提升大语言模型（LLM）的生成效果。
旨在通过利用外部知识源来增强大语言模型（LLM）的生成能力。

简单来说就是：
RAG 是一种让 AI 模型在回答问题或生成内容时，先“查资料”再“动笔写”的技术。
它结合了传统搜索引擎的“信息检索能力”和生成式 AI（如 ChatGPT）的“语言生成能力”，大幅提升了回答的准确性和可靠性。

五、为什么需要 RAG？

传统大语言模型（如 Deepseek-R1）并不完美，有比较明显的痛点，导致用户体验差甚至被误导。

1、知识局限性

模型训练完成后，知识库就冻结了，无法动态更新（比如不知道最新新闻或论文）。

2、“幻觉”问题

模型可能编造看似合理但错误的答案（比如虚构历史事件）。

3、专业领域能力弱

缺乏特定领域的专业知识（如法律、医学）。

4、长尾知识不足

模型对冷门知识的覆盖有限。

5、信息检索低效

关键文档可能未被检索到，或淹没在海量结果中（如“答案在文档中，但排名不够高”）。

6、格式与逻辑混乱

用户要求表格或列表输出时，模型可能忽略格式指令，导致信息难以理解。

六、RAG 的优势

与传统大模型（如纯预训练的 GPT）不同，RAG 不依赖模型内部存储的知识。
RAG通过“检索+生成”双阶段机制，显著提升回答的准确性与可靠性。

1、动态知识更新

无需重新训练模型，实时联网检索或调用数据库，确保信息新鲜度（如新闻、政策）。

2、减少“幻觉”

基于检索到的真实数据生成答案，而非凭空编造，降低模型编造错误答案的概率。

3、可解释性增强

标注答案来源（如引用某篇论文或文档），方便用户验证。

4、专业领域适配

通过定制知识库，轻松应用于医疗、法律、金融等垂直场景

5、低成本与灵活性

仅需维护知识库和轻量化模型，适配不同领域（如金融、教育）

通过以上介绍，也就理解，为什么Deepseek-R1需要联网了。
通过实时检索外部知识库，让模型基于检索到的权威信息生成回答，相当于给模型配了一个“智能助理”，边查资料边写答案。

七、RAG 是如何工作的

RAG 的实现分三个阶段：检索 → 增强 → 生成

1、检索（Retrieval）

当用户提问时，RAG 会先从海量文档（如公司内部资料、行业报告、论文库）中搜索与问题相关的信息。
技术实现：通常用向量数据库（Vector Database），将文本转化为数学向量，通过相似度匹配找到相关内容。

2、增强（Augmentation）

将检索到的信息片段（比如段落、表格、图表描述）作为“参考材料”，和用户的原始输入拼接，形成增强后的上下文（Context）输入给生成模型。

如：
用户输入：什么是量子计算？
检索结果：量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式……
增强后的输入：根据以下信息回答问题：[检索结果] + 用户输入：什么是量子计算？

3、生成（Generation）

大模型（如 Deepseek）基于“问题 + 参考材料”输出回答，确保答案有据可依，减少胡编乱造。

举个栗子

用户提问：

“2023 年诺贝尔医学奖得主的研究方向是什么？”

八、RAG 的工作流程

1、检索

从权威数据库（如诺贝尔奖官网、学术论文库）中找到 2023 年获奖者名单及其研究方向。

2、增强

将检索到的信息（如“Katalin Karikó 和 Drew Weissman 因 mRNA 技术获奖”）输入生成模型。

3、生成

模型综合信息后回答：“2023 年诺贝尔医学奖授予了 Katalin Karikó 和 Drew Weissman，以表彰他们在 mRNA 疫苗技术上的突破性贡献。”

九、RAG常见应用场景

领域	典型应用场景	案例
企业服务	智能客服系统	基于企业知识库，解答产品功能、订单状态等问题
医疗健康	辅助诊断与文献检索	引用医学指南或最新医学论文生成诊疗建议
法律咨询	法律条文与案例解析	依据法律法规、匹配相似案件判决依据，生成法律意见
教育科研	个性化学习与学术摘要	根据学生提问检索教材内容和最新研究，生成定制化解析
内容创作	新闻稿、广告文案生成	结合品牌资料库生成营销文案

十、RAG 的挑战

并不是有了RAG，大模型的生成结果就非常可信了，你会发现，腾讯元宝、纳米AI虽然都接入了Deepseek。但是联网后引用的来源往往还是有很大差异的。

1、检索质量依赖

检索结果不相关会导致生成错误答案。需要优化检索模型（如语义相似度计算）。

2、延迟问题

需平衡检索粒度（粗粒度信息量大但精度低）与响应速度，检索外部数据可能增加响应时间。

3、信息整合难度

如何将多篇检索结果有效融合到生成过程中。

4、多模态识别

目前大模型的能力，需要提升扩展至图像、音频处理（如OCR文本提取、视频内容检索）。

总结

RAG是AI技术的一次重要升级，通过“先查后写”机制，解决了传统生成模型的诸多痛点。
它不仅是技术上的创新，更让 AI 在专业领域和实时场景中真正落地，成为可靠的知识助手。
未来随着检索和生成技术的进一步融合，RAG 的应用潜力将更加广泛。

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