RAG（Retrieval-Augmented Generation）是构建企业级 AI Agent 知识库的核心架构，解决了 LLM 知识截止日期与上下文长度的双重瓶颈。

核心流程分三步：① 离线构建——将文档切片，通过 Embedding 模型转成向量，存入 FAISS 或 Chroma 等向量库；② 在线检索——用户提问时同样向量化，从库中检索 Top-K 最相似片段；③ 增强生成——将检索到的上下文拼入 Prompt，让模型基于真实资料作答，从根源上杜绝”幻觉”。

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI

# 离线：构建向量库（一次性）
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

# 在线：RAG 问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(temperature=0),
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)
print(qa.run("如何优化 Android 冷启动速度？"))

相比把整份文档塞进 Prompt，RAG 可处理数百万字文档，向量检索复杂度接近 O(1)。进阶优化方向：混合检索（BM25 关键词 + 向量语义双路召回）、Reranker 精排（交叉编码器对 Top-K 二次排序）、HyDE（先让模型生成假设答案再检索，提升稀疏 Query 的召回质量）。

掌握 RAG 全链路，是进阶 AI 工程师从”会用模型”到”能落地产品”的关键跨越。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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