🧠 一、RAG 原理简述
**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**是结合了检索（Retrieval）与生成（Generation）的问答系统。核心流程：
- 文档存储（Embedding & Indexing） ：将文档向量化并存储到向量数据库中。检索（Retrieval） ：用户输入问题后，从知识库中检索相关内容。生成（Generation） ：将检索结果与问题一并送入大模型，生成最终答案。
🏗️ 二、RAG 系统搭建流程
✅ 第1步：准备环境
可以使用以下技术栈（建议）：
- 语言：Python向量数据库：FAISS / Chroma / Milvus / Weaviate向量模型：
text-embedding-3-small（OpenAI）或 bge-small-en（开源）大语言模型：GPT-4 / Llama 3 / Mistral 等框架推荐：LangChain、LlamaIndex（原 GPT Index）✅ 第2步：文档预处理
将你需要加入知识库的资料（PDF、TXT、网页等）处理成文本。
from langchain.document_loaders import PyPDFLoaderloader = PyPDFLoader("your_file.pdf")documents = loader.load()然后进行分段（Chunking）以便向量化处理：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittersplitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)docs = splitter.split_documents(documents)✅ 第3步：文本向量化
使用 Embedding 模型将文本转换为向量：
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsembeddings = OpenAIEmbeddings()vectors = embeddings.embed_documents([doc.page_content for doc in docs])如用开源模型：
from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransformer('BAAI/bge-small-en')vectors = model.encode([doc.page_content for doc in docs])✅ 第4步：存入向量数据库
使用 FAISS 举例：
import faissimport numpy as npindex = faiss.IndexFlatL2(768) # 768维向量index.add(np.array(vectors))推荐也可以使用 LangChain 中封装好的：
from langchain.vectorstores import FAISSvectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)✅ 第5步：实现 RAG 问答
创建一个检索器，并组合大语言模型生成答案：
from langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vectorstore.as_retriever())query = "我的知识库里提到的主要产品是什么？"result = qa.run(query)print(result)🔒 可选功能增强
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Metadata 过滤 | 根据来源/文档标签进行筛选 |
| 多模态支持 | 处理图像、语音、结构化数据 |
| Reranker 重排序 | 提升召回质量 |
| Streamlit/Gradio 接口 | 构建可视化网页问答界面 |
📦 RAG 技术组件一览
| 模块 | 工具推荐 |
|---|---|
| 文档加载 | LangChain Loaders, unstructured.io |
| 分词分段 | LangChain Splitter, NLTK, spaCy |
| 向量化 | OpenAI Embedding, BGE, Cohere |
| 向量库 | FAISS, Chroma, Milvus, Weaviate |
| 模型生成 | OpenAI GPT-4, LLaMA, Claude, Mistral |
| 框架 | LangChain, LlamaIndex |
🧪 三、部署选项
- 🖥️ 本地部署：使用 LLaMA3 + FAISS + Streamlit☁️ 云端服务：OpenAI/GPT-4 + Pinecone + Vercel/Render🐳 Docker容器：可打包部署整个知识库系统🔌 插件接口：通过 API 将你的知识库嵌入微信、钉钉、网页等
🧰 四、推荐 Starter 项目/模板
✅ 五、总结
你可以通过以下四步构建自己的 RAG：
- 解析 & 分段文档；向量化并存入向量库；配置 LLM 调用；设计问答链路。
