一、问题场景
用户问：
👉 “帮我总结公司内部文档”
AI回答：
👉 “我无法访问该数据”
二、问题分析
大模型本质：
👉离线训练 + 无法实时访问外部数据
所以：
- 不知道公司数据
- 不知道最新信息
三、解决方案
👉 RAG（Retrieval-Augmented Generation）
架构：
用户问题 ↓ 向量检索 ↓ 相关文档 ↓ 拼接Prompt ↓ 模型生成答案四、实操步骤
步骤1：文本切分（关键）
defsplit_text(text,chunk_size=200):return[text[i:i+chunk_size]foriinrange(0,len(text),chunk_size)]步骤2：向量化
defembed(text):# 实际用OpenAI / Gemini embeddingreturn[hash(text)%1000]步骤3：存储
db=[]defstore(text):vector=embed(text)db.append({"text":text,"vector":vector})步骤4：检索
defsearch(query):q_vec=embed(query)returndb[:3]步骤5：构建Prompt
defbuild_prompt(query,docs):context="\n".join([d["text"]fordindocs])returnf""" 参考资料：{context}问题：{query}"""五、验证结果
- AI回答更精准
- 支持私有数据
六、踩坑记录
1️⃣ chunk过大 → 命中率低
2️⃣ embedding不一致 → 检索失败
3️⃣ 不做去重 → 噪音数据
七、总结
👉 RAG不是“外挂”，而是AI系统核心能力
八、进阶优化
- 向量数据库（Milvus / FAISS）
- rerank模型
- 多轮检索
九、下一篇
👉 向量数据库选型深度分析
