大模型的知识截止日期和上下文窗口限制，催生了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构。核心思路：推理时动态检索相关文档片段，拼接到 Prompt 里让模型作答，而不是把所有知识塞进权重——这让模型具备了”实时查资料”的能力。

整个流程分两阶段。索引阶段：将文档切片（Chunking）→ 向量化（Embedding）→ 存入向量数据库（FAISS、Chroma、Milvus等）。检索阶段：将用户 Query 同样向量化，做相似度匹配（余弦距离/点积），取 Top-K 片段注入上下文，再交给 LLM 生成最终回答。

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 索引阶段
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=512, chunk_overlap=50
)
chunks = splitter.split_documents(docs)
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

# 检索阶段
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})
context_docs = retriever.invoke("Android启动优化有哪些方案？")

工程实践中有几个关键点：chunk_size 和 overlap 需要根据文档类型调整，太大上下文噪声多，太小语义割裂；混合检索（BM25 稀疏检索 + 向量稠密检索）往往比纯向量更稳定，能覆盖关键词精确匹配场景；引入 Reranker 模型（如 BGE-Reranker）在 Top-K 基础上进一步精排，可显著提升最终答案质量。

RAG 是 AI Agent 构建”长期记忆”和”知识库问答”的基石，掌握它是迈向高级 Agent 工程师的必经之路。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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