RAG（Retrieval-Augmented Generation）是让大模型能够检索外部知识库的关键技术——当模型的训练数据不足以回答问题时，它会先从向量数据库中检索相关文档片段，再将其注入 prompt，从而让回答有据可查。

核心流程分两阶段：离线索引（将文档切分为 chunk、向量化后存入 VectorStore）和在线检索（根据用户查询向量相似度召回 top-k 片段，拼接成 context 送给 LLM）。

用 LangChain 实现一个最小 RAG 管道只需几行代码：

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

# 构建向量索引
vectorstore = FAISS.from_texts(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})

# 组装 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    retriever=retriever
)
answer = qa_chain.invoke("用户的问题")

实际工程中，检索质量才是瓶颈：chunk 大小（通常 512 token）、overlap（50–100 token）、Hybrid Search（BM25 + 向量混合召回）以及 Reranker（如 Cross-Encoder）都会显著影响最终效果，而不仅仅是模型能力本身。掌握这套体系，是从”会用 LLM”到”能落地 AI Agent”的关键一步。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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