RAG 知识库搭建实战：从零打造企业级 AI 智能问答系统

什么是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前最火的 AI 应用架构。让 AI 在回答问题前，先从私有知识库检索相关信息，再生成准确答案。

为什么需要 RAG？

• 大模型知识有截止日期
• 企业有大量私有数据
• 微调成本太高，RAG 性价比最高

核心架构

用户问题 → 向量检索 → 上下文组装 → LLM 生成 → 最终答案

实战代码

文档加载与分块

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = PyPDFLoader("your_document.pdf") documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=800, chunk_overlap=150 ) chunks = text_splitter.split_documents(documents)

向量化存储

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma

embeddings = HuggingFaceEmbeddings( model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5" )

vectorstore = Chroma.from_documents( documents=chunks, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db" )

检索与生成

from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=OpenAI(temperature=0), retriever=retriever )

result = qa_chain({"query": "年假制度是什么？"}) print(result["result"])

总结

RAG 核心流程：文档分块 → 向量化 → 检索 → 生成。从最小版本开始，逐步迭代优化！

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