大语言模型受限于训练数据，无法回答训练数据之外的最新信息。本文介绍了RAG（检索增强生成）技术，通过从指定知识库中检索相关依据，再基于这些真实文档来回答问题，有效解决大模型的幻觉问题。文章详细讲解了RAG的离线索引和在线查询流程，包括文档加载、切分、嵌入、入库、检索等关键步骤，并对比了2-Step和Agentic两种RAG实现方式，帮助读者快速掌握大模型应用的新技术。
生产环境里，第二种情况是不能接受的。
RAG 要解决的问题就是让模型在回答之前，先到指定的知识库里查一圈，找到相关依据，再基于这些真实文档来回答。
环境基线：Python 3.13、langchain>=1.3.2，另需langchain-text-splitters、langchain-community（Loader）、以及一家 Embedding 包（下文用langchain-openai举例，可换成别家）。聊天模型仍从common.models.get_model拿。
混合检索调参、大规模评测留给后续 RAG 专栏；本篇打通全流程，并写清 2-Step / Agentic、溯源 artifact、以及和长期记忆 Store 的差别。
一、概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）名字拆开就三步：
Retrieval（检索）：从知识库找出和问题最相关的文档片段
Augmentation（增强）：把片段 + 用户问题拼进 prompt
Generation（生成）：模型基于增强后的上下文写回答
RAG = 检索 + 拼接 + 生成，让模型回答训练数据之外的事，靠的是真实文档当依据，不是指望模型按照概率来推断。
有以下一些场景，AI可能解决不了，需要RAG来优化：
| 痛点 | 表现 | RAG 怎么顶上 |
|---|---|---|
| 知识过时 | 训练截止后的政策/新闻它不知道，容易瞎编 | 查库，库更新即「新知识」 |
| 没有私有数据 | 内网制度、客户手册不在训练集里 | 私有文档进自己的索引 |
| 幻觉 | 不知道也硬答 | 有片段才答；没有就拒答 |
| 微调太重 | 改知识还要重训/继续训 | 改知识库即可，不必重训模型 |
| 无法追责 | 答完说不清依据 | 片段带来源，可展示、可审计 |
| 塞不下全文 | 几十万字不能整库进一次 prompt | 只取 top-k 相关块 |
两句话对照：
- 传统：
用户问题 → LLM → 答案（只靠训练记忆） - RAG：
用户问题 → 检索 → 拼进 prompt → LLM → 答案（先给证据）
用检索替代微调，让模型以较低成本拿到最新、相关、可核对的外部知识。
若你已经有 SQL / 文档中台 / 搜索服务，不必为了「用 LangChain」重造库，可以把现成查询封成工具（Agentic），或查完把结果当 context 塞进提示（2-Step）。下面仍从用文件建向量库讲起，这是最常见的入门教学。
二、2-Step 与 Agentic
官方把常见接法分成三类，2-Step、Agentic、Hybrid，本篇重点讲2-Step 和 Agentic。
| 架构 | 原理 | 控制力 | 灵活度 | 延迟 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2-Step RAG | 每次回答前固定先检索，再生成 | 高 | 低 | 相对可预期 | FAQ、文档问答 |
| Agentic RAG | Agent 自己决定何时、用哪个检索工具、查几次 | 低 | 高 | 波动大 | 研究助手、多工具混用 |
| Hybrid | 在中间加改写、检索 sufficiency、答案校验等 | 中 | 中 | 视迭代次数 | 要对齐质量门禁的领域问答 |
2-Step流水线写死一定查一次文档。实现简单，调用次数上限清楚，适合几乎每个问题都该看文档的客服知识库。
Agentic检索只是普通@tool。闲聊时可以不查文档；复杂问题可以改写 query 再查第二遍。代价是多几轮模型调用，也更依赖提示约束「没查到就说不知道」。
三、入库流水线
经典的RAG流程分为两个，离线索引与在线查询。
| 阶段 | 什么时候跑 | 干什么 |
|---|---|---|
| 离线索引（Indexing） | 建库时做一次，文档变更后再跑 | 文档 → 加载 → 切分 → 嵌入 → 写入向量库 |
| 在线查询（Query） | 每次用户提问 | 问题嵌入 → 相似度搜索 → Top-K → 拼进 prompt → 生成 |
检索好不好，很大程度在离线阶段就定了：文档切分好不好、Embedding 对不对很重要，前面的做不好，在线阶段再调 prompt 也效果不好。在线阶段要精确控制，只取相关片段，别试图把整库塞进窗口。
离线五步可以记成一条链：
加载（Load）：文件/网页 → 标准
Document切分（Split）：长文 → 小块 chunk
向量化（Embed）：文本 → 稠密向量
入库（Store）：向量 + 原文 + 元数据 → 向量库
检索器（Retrieve）：查询时近邻搜索，返回相关
Document（这一步挂在「在线」；as_retriever往往离线末尾配好）
在线阶段，输入的问题也要变成向量（或交给检索器封装），然后检索取出 top-k，再增强 prompt、生成回答。
为了更好的通用性和替换性，我们本项目做了很好的封装，可以随时换 Loader、换切分策略、换 Embedding 供应商、换 PGVector / Chroma，业务代码尽量只依赖接口或工具。
Document是全流程的基本单位：
from langchain_core.documents import Document doc = Document( page_content="退货须在签收后 7 日内申请。", # 真正被检索和塞进提示的正文 metadata={"source": "refund_policy.md", "section": "时限"}, # 溯源、过滤用 )page_content是语义主体；metadata不参与（默认）向量计算，但回答时如果要引用出自哪份文件或者需要按目录过滤时，还得靠metadata。
四、加载与切分
- 1 加载：先变成 Document 列表
本地纯文本最简单，用TextLoader：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader # encoding 按文件实际编码来；Windows 上中文常见 gb18030 / utf-8 loader = TextLoader("data/faq.txt", encoding="utf-8") docs = loader.load() # List[Document]，通常一个文件一个 Document（未切分前）其它常见入口（装对应依赖即可）：PyPDFLoader（PDF）、WebBaseLoader（网页）、目录用DirectoryLoader批量加载。Loader 只负责读进来并尽量带上 source 等元数据，不管切多细。
- 2 为什么要切块
如果一个文档很大，几十万字整个丢进 大模型，不仅上下文窗口会爆，token消耗巨大，检索也无法准确命中段落。切块之后，检索单位是一小段话，生成时只拼 top-k 段，成本和噪声都可控。
- 3 RecursiveCharacterTextSplitter
LangChain 里最常用的通用切分器：按分隔符列表递归切，优先在段落边界断开，切不干净再退到行、空格、字符。默认分隔符顺序大致是："/n/n"→"/n"→" "→""。
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, # 单块上限（默认按字符计，不是 token） chunk_overlap=80, # 相邻块重叠，减轻「一句话被砍两半」 add_start_index=True, # metadata 里记下在原文的起始偏移，方便调试 ) chunks = splitter.split_documents(docs) print(len(docs), "->", len(chunks))Markdown / 代码还有更贴结构的 splitter；中文没有空格时，递归仍主要靠换行和标点附近的回退，不要照搬英文「按词」的直觉，以抽查看块是否完整为准。
- 4 chunk_size 与 chunk_overlap
这两个参数最容易混，用一张图对齐：
chunk_size：每一块允许的最大长度（该 splitter 默认是字符数）。文档 10000 字、chunk_size=4000，大约会切成多块，每块不超过 4000（实际还会尽量在分隔符处提前断开，所以常小于上限）。
chunk_overlap：相邻两块共享的一段尾巴/开头。例如chunk_size=1000、chunk_overlap=200时，第一块若落到 1–1000，第二块会从大约 801 起——801–1000 这段两边都有。
为什么要重叠？语义经常骑在切分边界上：上一块结尾半句条件，下一块开头半句结论。没有 overlap，只命中一块时，模型可能看到残句。overlap 太小不管用；太大则冗余高、块数变多、索引和检索都变贵。
经验参考（需根据自己的项目调整）：
| 场景 | chunk_size | chunk_overlap |
|---|---|---|
| 短 FAQ、条目清晰 | 300–600 | 40–80 |
| 制度/手册段落 | 500–1000 | 80–150 |
| 长叙事、需更多上下文 | 1000–1500 | 150–200 |
没有万能值。同一份文档用两三种 size 各建一小库，拿 20 个真实问题看「该中的段在不在 top-k」，拿实际结果作比较。Overlap 常见取 size 的 10%–20%。
切完务必print几块：有没有把表格砍碎、把「不适用情形」和「适用情形」拆到两个永远不同时召回的块里。这种问题改切分，比改 prompt 管用。
五、Embedding、向量库与元数据
- 1 Embedding
Embedding 把一段文本变成固定维向量，让「意思近」的文本在空间里也近。检索时：问题 → 向量，在库里找最近的 chunk 向量，取回原文。
聊天模型（get_model()）和 Embedding 模型是不一样的，不要把 chat 模型的接口硬当成 embed 用。选 Embedding 时优先：
和文档语言匹配（中文语料用中文效果好的模型）。
维度、价格、是否可本地部署。
一经建库，换 Embedding 模型通常要整库重嵌，选型最好早定。
# 示例：OpenAI 兼容接口；换成 DashScope / 本地 bge 等均可 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small") # 向量维度由模型决定；同一库全程必须用同一 embedding本地可试HuggingFaceEmbeddings（如BAAI/bge-small-zh-v1.5）；公司内网常见「OpenAI 兼容的 embedding HTTP 接口」，用OpenAIEmbeddings(base_url=...)指过去即可。
- 2 向量库
向量库保存向量、对应的page_content、metadata，并提供相似度查询。自己做demo或者实验用内存库；生产要换 Postgres（pgvector）、Chroma、Milvus、云检索等。
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # 从 Document 列表一次性构建：内部会对 page_content 调 embeddings vector_store = InMemoryVectorStore.from_documents( documents=chunks, embedding=embeddings, ) # 等价分步：先 empty store，再 add_documents # vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # vector_store.add_documents(chunks)- 3 元数据
建库前尽量写好 metadata，例如source、title、page、product、lang。之后可以：
回答里写「依据：退货政策 §3」。
检索时按产品线过滤（若向量库支持 metadata filter）。
评测时统计「错在哪份文档」。
切分后 metadata 一般会从父 Document 继承；add_start_index=True时还能看到块在原文的偏移。
- 4 Retriever
向量库可以.similarity_search(query, k=3)，我们也可以自己封装一个 Retriever类，方便以后换成其它实现而不改调用方：
# 默认：相似度 Top-K retriever = vector_store.as_retriever( search_kwargs={"k": 3}, # 过大噪声多，过小易漏；FAQ 常 3–5 ) # 可选：MMR（最大边际相关性）——在「相关」和「彼此不重复」之间折中 # fetch_k 先多取一些候选，再挑多样性更好的 k 条 mmr_retriever = vector_store.as_retriever( search_type="mmr", search_kwargs={"k": 3, "fetch_k": 20}, ) hits = retriever.invoke("签收后多久可以退货？") for d in hits: print(d.metadata.get("source"), d.page_content[:80])检索质量大致由这些因素决定：
| 因素 | 太偏会怎样 | 常见方向 |
|---|---|---|
| 切分粒度 | 太粗噪声多；太细上下文会断 | 第四节的 size/overlap |
| 嵌入模型 | 语义对不齐 | 中文语料选中文效果好的（如 bge 系） |
| 搜索算法 | 只追相似易重复 | similarityvsmmr |
| Top-K | 少则漏、多则无关内容变多 | 3–5，必要时加相似度阈值 |
| 元数据过滤 | 搜全库干扰大 | 按类型/日期/权限收窄 |
k调完仍然有很多无关文档，再靠第八节的重排、压缩来优化。
排查时可以先printtop-k 原文，确认证据在不在，再怪生成。
六、2-Step RAG
流程固定：问题 → 检索 → 拼 context → 提示词约束「只根据上下文」→ 模型生成。控制力强，延迟相对稳。
把多块正文用空行拼起来，是为了让模型把每块当成独立证据，而不是粘成一团：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from common.models import get_model prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """你是客服助手。只能根据下面「参考资料」回答。 资料不足以回答时，直接说「资料中未找到依据」，不要编造。 参考资料: {context} 用户问题: {question} """ ) model = get_model(temperature=0) def format_docs(docs) -> str: """把检索结果收成提示里的 context；双换行分隔块。""" return "/n/n".join(d.page_content for d in docs) def ask_2step(question: str) -> str: docs = retriever.invoke(question) # LCEL：字典进提示 → 模型；第 2 篇讲过的 Runnable 组合 chain = prompt | model resp = chain.invoke( { "context": format_docs(docs), "question": question, } ) return resp.content print(ask_2step("签收后多久可以退货？")) def format_docs_with_source(docs) -> str: parts = [] for i, d in enumerate(docs, 1): src = d.metadata.get("source", "unknown") parts.append(f"[{i}] 来源: {src}/n{d.page_content}") return "/n/n".join(parts)并在模板里加一句：「回答末尾用 [编号] 标注依据。」
2-Step 的缺点也清楚：寒暄也查库；多跳问题（先要找政策名再找细节）不会自动拆查询。这些交给下一节。
七、Agentic RAG
Agentic RAG 最重要的是 把「查知识库」做成工具，交给create_agent。模型在循环里自己判断要不要查、用什么 query、查完够不够、要不要再查一轮。多轮对话若要记住上下文，像别的 Agent 一样挂上 checkpointer（参考第 8 篇）。
- 1 手写
@tool
from langchain.agents import create_agent from langchain.tools import tool from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver from common.models import get_model @tool def search_knowledge(query: str) -> str: """从公司知识库检索相关段落。 回答制度、流程、产品规格问题时先调用本工具。 返回带过来源标记的文本；若为空说明库中无相关内容。 """ docs = retriever.invoke(query) if not docs: return "未检索到相关资料。" # 返回值进 ToolMessage.content，供模型下一轮阅读 parts = [] for i, d in enumerate(docs, 1): src = d.metadata.get("source", "unknown") parts.append(f"[{i}] 来源: {src}/n{d.page_content}") return "/n/n".join(parts) agent = create_agent( model=get_model(temperature=0), tools=[search_knowledge], checkpointer=InMemorySaver(), system_prompt=( "你是客服助手。涉及公司政策、流程、规格时必须先 search_knowledge，" "只根据工具结果回答，并标明来源编号。" "检索为空或无关时，明确说不知道，禁止编造。" "普通寒暄不必查库。" ), ) config = {"configurable": {"thread_id": "rag-1"}} result = agent.invoke( { "messages": [ {"role": "user", "content": "签收后多久可以退货？依据是什么？"} ] }, config=config, ) print(result["messages"][-1].content)- 2
create_retriever_tool
不想手写拼接时，用官方工厂函数把 Retriever 直接封装车成工具。description仍是模型是否调用的关键信号，要写清「搜什么、何时用」。
from langchain.agents import create_agent from langchain_core.tools.retriever import create_retriever_tool from common.models import get_model # response_format="content_and_artifact" 时： # content → 给模型看的拼接文本；artifact → 原始 Document 列表给应用层 retriever_tool = create_retriever_tool( retriever, name="search_docs", description="搜索产品文档，获取与问题相关的段落", response_format="content_and_artifact", ) agent = create_agent( model=get_model(temperature=0), tools=[retriever_tool], system_prompt="政策/规格问题先 search_docs，按资料回答；无资料则拒答。", )content_and_artifact的好处见下一小节：前端溯源不用再解析模型随机返回的「来源」字符串。
- 3 溯源：
content给模型，artifact给前端。
ToolMessage可以带两份数据：模型只读content；完整结构化结果放artifact，应用层拿来渲染「来源：退货政策 v2.pdf 第 3 页」。手写工具时也可以自己返回(content, artifact)（需工具声明对应 response_format），或在工具外根据Document.metadata组装：
from langchain.messages import ToolMessage # 概念示意：content 给模型，artifact 给 UI / 审计 ToolMessage( content="公司退货政策：签收后 7 日内可申请……", # 模型据此生成 tool_call_id="call_123", artifact={ # 应用层据此画「来源」卡片；默认不进模型注意力 "sources": [ {"source": "退货政策v2.pdf", "page": 3, "doc_id": "doc_456"}, ], }, )用create_retriever_tool(..., response_format="content_and_artifact")时，artifact 一般是List[Document]，你从每条的metadata抽 source/page 即可。这和「把来源写进 content 让模型复述」不冲突，content 里仍可带简短引用，artifact 负责机器可读的溯源。
- 4 权限过滤
知识库不是人人能看全部。第 5、12 篇的context/store可以在检索工具里做过滤，先向量召回，再按用户允许的doc_id留下去。
通过在检索工具里接ToolRuntime实现：
from langchain.tools import ToolRuntime, tool @tool def search_with_context(query: str, runtime: ToolRuntime) -> str: """搜索知识库；只返回当前用户有权访问的文档。""" user_id = runtime.context.user_id # 调用 agent 时传入的 context # 从长期记忆 Store 读权限名单；没有 Store 时也可查自家权限服务 item = runtime.store.get(("permissions", user_id), "access") allowed = set((item.value or {}).get("allowed_docs", [])) if item else set() docs = retriever.invoke(query) filtered = [ d for d in docs if not allowed or d.metadata.get("doc_id") in allowed ] if not filtered: return "未检索到你有权查看的相关资料。" return "/n/n".join(d.page_content for d in filtered[:3])原理：向量检索解决「相关」，权限过滤解决「能看」。两步都要做；只做相关、不做权限，等于检索成了旁路泄密。
八、失效补救与完整示例
- 1 基础 RAG 常见失效
| 失效 | 可能原因 | 先试什么 |
|---|---|---|
| 答非所问 | 切块太碎/太大；k 不对；Embedding 偏科 | 调切分与 k；抽查看 top-k |
| 漏答 | 用户说法和文档用词差太远 | 查询改写；同义扩展 |
| 噪声太多 | k 过大；块里广告/目录太多 | 减小 k；重排；压缩 |
| 胡编 | 提示未强制依据；检索空仍硬答 | 拒答话术；无命中直接返回 |
| 无法追责 | 没 metadata / 没引用 | format 带 source；要求 [编号] |
下面是一些建议：
查询改写：用户说「那个七天规定」，文档写「签收后 7 日内」。生成前让模型把问题改成检索友好句，再用新句子invokeretriever。2-Step 里加一个改写节点；Agentic 里写进 system：「先把问题改写成检索词再调用工具」。
Rerank：向量召回先取 20，再用交叉编码器或小模型按「与问题相关性」重排，截断前 3–5 送进生成。救的是「语义近但答不对题」的噪声。
上下文压缩：块很长时，只抽与问题有关的句子再进提示（LLMChainExtractor 一类，或自己用小模型摘要）。救的是窗口与注意力，不是召回率本身。
- 2 完整示例：建库 + 两路问答
下面用内存向量库跑通：一份迷你 FAQ → 切分入库 → 2-Step 与 Agent 各问一次。把faq_text换成TextLoader("xxx.txt").load()即接真实文件。
from langchain.agents import create_agent from langchain.tools import tool from langchain_core.documents import Document from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from common.models import get_model # ---------- 1) 准备文档（演示用内联；生产改 Loader）---------- faq_text = """ # 退货政策 顾客可在签收后 7 日内申请退货。商品须未使用、包装完整。 虚拟商品、定制商品不适用 7 日退货。 # 运费 退货原因属于质量问题的，运费由商家承担；其余情况由顾客承担。 """ docs = [ Document( page_content=faq_text, metadata={"source": "faq.md", "product_line": "mall"}, ) ] splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=120, chunk_overlap=30) chunks = splitter.split_documents(docs) # ---------- 2) 索引 ---------- embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small") vector_store = InMemoryVectorStore.from_documents(chunks, embeddings) retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) def format_docs_with_source(docs: list[Document]) -> str: parts = [] for i, d in enumerate(docs, 1): src = d.metadata.get("source", "unknown") parts.append(f"[{i}] 来源: {src}/n{d.page_content.strip()}") return "/n/n".join(parts) if parts else "" # ---------- 3) 2-Step ---------- prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """只根据参考资料回答；不足则说「资料中未找到依据」。 回答末尾用 [编号] 标注依据。 参考资料: {context} 问题: {question} """ ) rag_chain = prompt | get_model(temperature=0) def ask_2step(question: str) -> str: docs_hit = retriever.invoke(question) msg = rag_chain.invoke( { "context": format_docs_with_source(docs_hit), "question": question, } ) return msg.content # ---------- 4) Agentic ---------- @tool def search_knowledge(query: str) -> str: """检索商城 FAQ 知识库，返回带来源编号的段落。""" docs_hit = retriever.invoke(query) text = format_docs_with_source(docs_hit) return text or "未检索到相关资料。" agent = create_agent( model=get_model(temperature=0), tools=[search_knowledge], system_prompt=( "政策问题必须先 search_knowledge，按资料回答并引用 [编号]；" "无资料则明确拒答。寒暄不必查库。" ), ) if __name__ == "__main__": q1 = "签收后多久能退货？" q2 = "今天天气怎么样？" # 应拒答或闲聊，不应编造政策 print("=== 2-Step ===") print(ask_2step(q1)) print("/n=== Agent ===") r = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": q1}]}) print(r["messages"][-1].content) r2 = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": q2}]}) print(r2["messages"][-1].content)验收建议：
q1两路都能答到「7 日」，并带来源。把 FAQ 里「7 日」删掉重建索引后，应走拒答，而不是背训练记忆。
打印
retriever.invoke(q1)，确认命中块里真有退货句——生成错之前先看检索错没错。试
chunk_size=40与400各建一次，看短问「虚拟商品能否退」谁更稳（体会切分影响）。
依赖安装示例：
pip install langchain langchain-openai langchain-text-splitters langchain-communityEmbedding 与 chat 不必同一家，但都要配好各自的 API Key /base_url。
最后
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