RAG技术深入解析：构建企业级AI知识库的完整方案
猫同学 什么是RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是将信息检索与文本生成结合的技术。简单说：先检索相关文档，再让AI基于这些文档回答问题。
为什么需要RAG
技术架构
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文档 → Chunking → Embedding → Vector DB
↓
用户问题 → Embedding → 相似度搜索
↓
上下文 + Prompt → LLM → 回答
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关键组件选型
| 组件 | 推荐方案 |
|---|---|
| Embedding模型 | BGE-M3 / text-embedding-3-large |
| 向量数据库 | Milvus / Qdrant / Weaviate |
| 文档解析 | Unstructured.io / LlamaParse |
| 框架 | LangChain / LlamaIndex |
Chunking策略
文档切分是RAG最关键的一步：
- 太小：丢失上下文
- 太大：检索不精确
- 推荐：512 tokens + 10%重叠
RAG的进阶
- HyDE：假设性文档嵌入，提升检索质量
- Re-ranking：二次排序提升精度
- Self-RAG：模型自己判断是否需要检索
RAG是企业落地AI的最低成本路径。
