RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思路是让 LLM 在回答问题时，先从外部知识库检索相关片段，再将其注入 Prompt 作为上下文，从而突破模型训练数据截止日期的限制，也能接入私有知识。

整个流水线分两个阶段。离线索引阶段：将文档切片（Chunking）后，通过 Embedding 模型转为向量，存入向量数据库（如 Chroma、FAISS、Milvus）。在线检索阶段：将用户 query 同样向量化，做余弦相似度搜索，取 Top-K 片段拼入 Prompt，再交给 LLM 生成回答。

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

# 离线：切片 → 向量化 → 存库
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
docs = splitter.split_documents(raw_docs)
vectordb = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

# 在线：检索 Top-4 相关片段
retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})
results = retriever.invoke("什么是向量数据库？")

影响检索质量的关键参数：chunk_size 太大噪声多、太小则上下文丢失；chunk_overlap 用于保留跨片段的语义连贯性。进阶做法是在召回后加 Reranker（如 BGE Reranker）对结果精排，大幅提升最终答案的准确率。RAG 是构建企业知识库 AI 助手的首选方案，也是 AI Agent 工具链中检索能力的核心模块。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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