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今天就来手把手教大家：怎么从零开始搭一个属于自己的 RAG 系统？其实核心就 3 步，哪怕是 AI 初学者也能看懂，赶紧码住～
Step 1：数据预处理 ------ 给知识 "拆包""编码"
想让大模型用上咱们的专业知识，第一步得把原始数据 "处理成它能看懂的形式"。这一步就像咱们看书前先给书分类、标重点，方便之后快速查找。具体分 3 小步：
1. 收集知识库：把 "原材料" 攒起来
首先得有 "料"------ 不管是公司的业务手册、PDF 文档、Excel 表格，还是网页上的专业文章，只要是和你的业务相关的知识，都可以收集起来。比如做法律客服，就收集法条、案例；做教育辅导，就收集教材、题库。
2. 文档分块：把知识切成 "小块"
收集来的文档可能很长（比如一本几百页的手册），直接喂给模型会效率很低。这时候就需要 "分块"------ 把长文档切成一个个短片段（叫 "Chunks"），比如按章节、按段落，或者固定长度（比如每 300 字一段）。
关键原则：既不能切太碎（比如一句话一段，可能破坏语义），也不能切太大（比如一整本书一段，检索起来太慢）。目标是让每个 "小块" 既能独立表达一个完整意思，又方便后续快速查找。
3. 向量化：给知识 "编密码"
这是最核心的一步！大模型看不懂文字，得把文字转换成它能理解的 "数字向量"（比如一串 768 维或 1024 维的数字）。就像咱们用字母拼单词，模型用向量 "拼" 知识 ------ 语义越像的文字，向量越接近。
- 工具推荐：初学者不用自己写模型，直接用开源的 Embedding 模型就行，比如 BGE、M3E，几行代码就能把文本转成向量。
- 存哪里：转换好的向量会存在 "向量数据库" 里（比如 Pinecone、Milvus，简单理解就是专门存向量的 "仓库"），方便后面快速检索。
小补充：向量化的原理有点复杂，后面会专门写一篇文章拆解，这里知道 "文字转数字，方便模型比对" 就行～
Step 2：数据检索 ------ 让模型 "精准找答案"
当用户提问时，RAG 会先帮模型 "搜资料"，找到最相关的知识片段。这一步就像咱们查字典：先根据问题找关键词，再翻到对应的页码。
1. 问题转向量：把用户的话 "编码"
用户问的问题（比如 "信用卡逾期一天影响征信吗？"），也要先用 Step 1 里的向量化工具转换成向量 ------ 相当于给问题 "编个密码"，方便和知识库的向量比对。
2. 相似度检索：找到 "最像的知识"
向量数据库会计算 "问题向量" 和 "知识库向量" 的相似度（比如用余弦相似度、欧氏距离），挑出最像的 Top K 个片段（比如 Top 3 或 Top 5）。
小技巧：可以用提示词工程优化问题，让检索更准。比如用户问 "有什么好的美元理财产品？"，可以让大模型先把问题扩写成 "有什么预期收益率高、灵活取用的美元理财产品？"，关键词更明确，找到的知识也更相关。
工具推荐：LangChain 里的 QA 模块（qa_langchain）可以直接实现这一步，不用自己写复杂代码～
Step 3：生成答案 ------ 让模型 "基于知识说话"
最后一步，就是让大模型结合用户的问题和检索到的知识，生成最终回答。这时候模型不会瞎编，而是会基于找到的 "知识片段" 总结，相当于带着 "参考资料" 答题，准确率自然更高。
比如用户问 "信用卡逾期一天影响征信吗？"，RAG 会先从知识库找到《信用卡章程》里的相关条款（比如 "逾期 3 天内还款不上征信"），再让大模型基于这条款回答，既专业又准确。
灵魂拷问：模型怎么知道啥时候用 RAG？
有同学可能会问：大模型怎么判断 "该用自己的知识回答，还是该查 RAG 知识库"？比如用户问 "今天天气怎么样"，可能不需要查业务知识；但问 "公司的年假政策"，就必须查 RAG。
其实有 3 种常见做法：
- 让大模型自己判断：在提示词里加一句 "如果问题和业务相关，就用 RAG 知识库回答，否则直接回答"。
- 强制查 RAG：所有问题都先过一遍 RAG，确保回答基于最新知识（适合对准确性要求极高的场景，比如医疗、法律）。
- 用智能体（Agent）管理：让 Agent 像 "小助理" 一样，自动判断什么时候需要调用 RAG 工具，什么时候直接回答。这种方式更智能，后面会专门讲～
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