RAG 知识库搭建实战 - 让 AI 拥有专属记忆

RAG（检索增强生成）是让 AI 了解你私有数据的关键技术，本文教你搭建专属知识库。

RAG 原理

1. 将文档切分成小块 2. 向量化存储到向量数据库 3. 用户提问时检索相关内容 4. 将检索结果作为上下文传给 LLM

技术栈

• Embedding：OpenAI / BGE / M3E
• 向量库：Chroma / FAISS / Milvus
• 框架：LangChain / LlamaIndex

代码实现

`python from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档 with open('doc.txt') as f: text = f.read()

# 切分 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) chunks = text_splitter.split_text(text)

# 向量化存储 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = Chroma.from_texts(chunks, embeddings)

# 检索 results = vectorstore.similarity_search('你的问题', k=3) `

优化技巧

• 合理设置 chunk 大小
• 使用重排序提高精度
• 添加元数据过滤
• 定期更新知识库

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