AI大模型应用开发-RAG 基础：向量数据库（FAISS/Milvus）、文本拆分、相似性搜索（“让模型查资料再回答”）

一、先搞懂：RAG 到底是什么？

1. 官方名字

RAG = Retrieval-Augmented Generation检索增强生成，核心逻辑是「让大模型先查 "专属资料"，再基于资料回答问题」。

2. 小白通俗理解

普通大模型（Qwen / ChatGPT 等）就像一个只靠脑子里记忆答题的学生：

只记得训练时学过的 "旧知识"
不知道你的私人文档、公司手册、最新新闻、课程笔记这类它没学过的内容
没记住又被问，就开始瞎编（幻觉）

RAG 就是给这个学生配一本可随时翻阅的 "随身资料册" ：你提问 → 模型先去资料册里找最相关的几段话 → 拿着找到的资料组织语言回答 → 不瞎编、只按资料说。

3. RAG 解决的三大问题

大模型不知道私有数据（你的笔记、文档、合同、课程）
大模型知识过时（训练截止后新发生的事）
大模型胡说八道（幻觉）（没见过也强行编答案）

二、RAG 三大核心知识点（按执行顺序讲）

1. 第一步：文本拆分（把长文档切成小段）

1.1 为什么要拆分？

大模型一次能 "读" 的文字长度有限（上下文窗口），读不下一整篇长文章 / 整本书
太长的文本，模型抓不住重点，检索也不精准
我们要做的：把一份长文档，切成很多短片段（chunk）

1.2 通俗叫法

"切书、切文档"：把一本书 → 切成一段一段小文字块，每段几十～几百字。

1.3 小白常用拆分规则（不用复杂算法）

实际工具会自动做，你只要理解逻辑：

按标点 / 段落切：先按自然段分开，太长的段再继续切
固定长度切：比如每 256 字、512 字切一段
保留小段重叠：前后两段稍微重叠几个字，防止把一句话从中间切断，丢失语义

1.4 拆分后的结果

一份 学习笔记.md → 变成：

片段 1：RAG 是检索增强生成，用于解决大模型幻觉...
片段 2：文本拆分的目的是适配模型上下文长度...
片段 3：向量数据库用来存储文本对应的数字向量...

这些小段，就是后面要存进数据库、用来检索的最小单位。

2. 第二步：向量与向量数据库（FAISS / Milvus）

2.1 先懂：什么是 "向量"？

文字是字符串，计算机没法直接算 "两段文字像不像"。所以要把每一小段文本，转换成一串固定长度的数字 ------ 这串数字就叫向量（embedding / 词向量 / 文本向量）。

人话：把文字 "翻译" 成计算机能看懂、能计算距离的数字数组
例子（简化）：
- "RAG 介绍" → [0.12, 0.45, -0.23, ...]（长度一般几百～几千位）
- "苹果水果" → [0.88, -0.11, 0.32, ...]

语义越接近的两段文字，它们对应的向量在空间里距离越近。

2.2 向量数据库是干嘛的？

普通数据库（MySQL）存的是：文字、数字、表格，不擅长做 "向量相似度计算"。

向量数据库 = 专门存向量、并能快速算 "哪个向量和我最像" 的数据库核心职责只有两件事：

存：把所有文本片段对应的向量存起来
查：你给一个新向量（你的问题），它快速找出距离最近、语义最相似的若干个片段

2.3 FAISS vs Milvus（小白怎么选）

库 / 系统	定位	部署难度	适合谁	小白结论
FAISS	Facebook 开源，轻量向量检索库	极低：本地 pip 安装，无服务、无端口、无配置	个人学习、本地 demo、小批量文本	入门首选，Windows 直接跑
Milvus	企业级分布式向量数据库	较高：要起服务、端口、后台守护	生产环境、大量数据、多用户并发	入门先不学，做项目上线再考虑

一句话：

你自己本地玩、做课程 demo、存几十 / 几百篇文档 → 用 FAISS
公司上线、海量数据、多人同时用 → 再上 Milvus

3. 第三步：相似性搜索（"找最相关的资料"）

3.1 什么是相似性搜索？

你提一个问题 → 把问题也转成向量 → 去向量库里找和这个向量距离最近的 N 个文本片段 → 这就是相似性搜索。

不按关键词精确匹配（不是百度式搜词）
按语义相似 匹配
- 你问："RAG 怎么避免大模型瞎编"
- 能搜到："检索增强可以为模型提供外部参考资料，降低幻觉概率"
- 哪怕文字不完全一样，只要意思接近，就能搜到

3.2 搜索到干嘛用？

把搜到的最相关的几段原文，拼在一起，当做 **"参考资料"**，和你的问题一起喂给大模型。

给模型的提示词大致长这样：

请根据下面的参考资料回答用户问题，只使用资料里的内容，不知道就说 "根据资料无法回答"，不要编造。参考资料：

xxxxxx

xxxxxx用户问题：xxxxxx

这就是 "让模型查资料再回答" 的完整逻辑。

三、完整 RAG 流程（从头到尾顺一遍，小白必背）

以 "把你的 AI 自学笔记做成 RAG，让模型按笔记回答" 为例：

准备文档 把你的笔记、文章、PDF 转成纯文本：自学笔记.txt
文本拆分用工具把长文本切成几百字左右的小片段
**向量化（embedding）**用一个 "向量模型"，把每一段文字 → 转换成向量
存入向量库 把 "文本片段 + 对应向量" 一起存进 FAISS（本地）
用户提问比如："LoRA 微调为什么不用从头训练大模型？"
问题向量化把这个问题也转成向量
相似性搜索 FAISS 找出笔记中语义最接近的 2~3 个片段
拼接提示词把问题 + 搜到的片段，一起发给大模型（Ollama 里的 Qwen 等）
模型生成答案 模型只基于你提供的笔记内容回答，不会瞎编、不会用外部过时知识

四、小白本地 Windows 极简工具链（无 Anaconda、纯 pip、本地运行）

和前面学的 Ollama、Windows 环境完全对齐，不用云、不用复杂服务：

文档加载 / 文本拆分：langchain（封装好拆分函数，不用自己写）
向量数据库：faiss-cpu（CPU 版，Windows 直接 pip）
向量模型：通用开源 embedding 模型（本地跑）
大模型：Ollama + Qwen2:0.5b（之前已经装过）

安装命令（CMD 里直接运行）：

复制代码

pip install langchain langchain-community faiss-cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这套组合，就是目前最适合小白入门 RAG 的本地方案。

五、核心名词一句话总结（方便记忆）

RAG：让大模型先检索外部资料，再生成答案，解决幻觉和私有知识问题
文本拆分：把长文档切成小段，适配模型长度、提高检索精度
向量：文本转换成的一串数字，用来表示语义、计算相似程度
向量数据库：专门存向量、快速做相似查找的数据库
FAISS ：轻量本地向量库，小白 RAG 入门标配
Milvus：企业级向量数据库，生产使用，入门先放一放
相似性搜索：根据问题语义，找出库里最相关的文本片段
核心逻辑：查资料 → 给模型看资料 → 模型按资料回答

六、小白避坑 3 条

不要一上来用 Milvus：入门先用 FAISS，本地一键跑通，别被部署劝退
片段不要切太长 / 太短：太长搜不准，太短信息碎，一般 128~512 字区间最常用
RAG≠微调 ：
- LoRA 微调：改模型参数，给模型 "记到脑子里"
- RAG：不改模型，只给模型 "翻书看"，不训练、速度快、适合频繁更新的资料

整体知识点速记版（可直接背）

RAG = 让大模型查资料再回答，解决幻觉、私有知识、知识过时。
第一步文本拆分：长文档切小段，方便检索和模型阅读。
第二步向量数据库：把文字转成数字向量存起来，FAISS 适合本地小白，Milvus 适合企业生产。
第三步相似性搜索：用问题向量找最相似的文本片段，拼给模型做参考。
整套流程：文档→切分→向量化→存 FAISS→提问→向量化问题→搜相似片段→模型按片段回答。