RAG 从零到一：构建企业级知识库问答系统

RAG 是什么？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是目前最实用的 AI 落地模式之一。它结合了信息检索和文本生成，让 LLM 能够基于外部知识库回答问题，有效解决幻觉问题。

RAG 的核心流程

1. 文档处理：将企业文档（PDF、Word、网页）解析成纯文本。

2. 文本分块：将长文本切分成适当大小的 chunk，保持语义完整性。

3. 向量化：使用 Embedding 模型将每个 chunk 转换为向量。

4. 向量存储：存入 Milvus、Pinecone、Chroma 等向量数据库。

5. 检索：用户提问时，将问题向量化，搜索最相关的 chunks。

6. 生成：将检索到的上下文和用户问题一起送给 LLM 生成答案。

进阶优化

实际落地中，还需要考虑：混合检索（关键词+向量）、重排序（Reranker）、多轮对话、引用溯源、权限控制等。