RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是让 LLM 访问外部知识库的核心技术。它的本质是在生成回答前，先从向量数据库中检索与问题最相关的文档片段，再将这些片段作为上下文注入 Prompt，使模型给出基于真实数据的回答，有效缓解幻觉问题。

整个流程分为两个阶段：离线阶段将文档切片、通过嵌入模型转为向量并存入向量库（如 FAISS、Chroma）；在线阶段将用户查询同样向量化，按余弦相似度检索 Top-K 文档片段，拼接到 Prompt 中送给 LLM 生成最终回答。

用 LangChain 实现最简 RAG：

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 构建向量库（离线阶段）
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(docs, embeddings)

# 创建 RAG Chain（在线阶段）
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)
answer = qa.invoke("什么是向量数据库？")

进阶优化方向包括：HyDE（用假设答案做检索提升召回质量）、Reranker 精排（Cross-Encoder 对候选文档二次排序）、多路融合（BM25 关键词检索 + 向量语义检索混合）。理解检索-生成解耦的核心思想，是构建高质量、可落地 AI Agent 系统的必备基础。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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