)
最近 AI 圈子里最火的技术莫过于RAG (检索增强生成)。简单说，就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库，让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。
市面上很多 RAG 工具都要收费，或者部署起来像修核电站一样复杂。
今天，我给个人开发者和学生党带来一套“白嫖级”黄金方案！
❌ 不需要买显卡 (GPU)
❌ 不需要租服务器
❌ 不需要复杂的 Docker 部署
✅全中文支持 + 免费 API + 纯 Python 代码
只要你会一点点 Python，10分钟就能在自己电脑上跑通！
🧐 什么是 RAG？
大模型 (LLM) 就像一个博学的考生，但他没看过你的《员工手册》。
RAG 就是一场**“开卷考试”**：
你提问。
系统先去你的《员工手册》里翻书（检索）。
把翻到的几页纸和问题一起交给考生。
考生根据资料写出答案。
🛠️ 我们的“零成本”技术栈
为了实现这个目标，我们精选了以下组件：
- 大脑 (LLM)：Qwen 2.5 (7B)。目前最强的开源中文模型之一。我们通过硅基流动 (SiliconFlow)的免费 API 调用，速度飞快。
- 翻译官 (Embedding)：BGE-M3。智源研究院出品，中文语义理解的天花板。同样使用免费 API。
- 记忆库 (Vector DB)：Chroma。一个 Python 库就能运行的向量数据库，不用装软件，数据存本地，轻量又好用。
- 搬运工 (PDF Parser)：PyMuPDF。用来把 PDF 变成文字。
免费申请硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/i8GShr3q
💻 核心代码实战
第一步：安装依赖
打开终端，一行命令搞定：
pip install openai chromadb pymupdf第二步：处理 PDF 文档
RAG 的第一步是把长文档“切”成小块（Chunking），方便检索。
import fitz # PyMuPDF def extract_and_chunk(pdf_path, chunk_size=300): doc = fitz.open(pdf_path) full_text = "" for page in doc: full_text += page.get_text() # 简单的切片逻辑 chunks = [] for i in range(0, len(full_text), chunk_size - 50): # 50字重叠 chunks.append(full_text[i : i + chunk_size]) return chunks第三步：存入向量数据库
这一步是 RAG 的灵魂。我们将文本转换成向量（一串数字），存入 Chroma。
import chromadb from openai import OpenAI # 配置硅基流动 API (兼容 OpenAI 格式) client = OpenAI(api_key="你的_API_KEY", base_url="https://api.siliconflow.cn/v1") chroma_client = chromadb.EphemeralClient() # 内存模式，跑完即焚 collection = chroma_client.create_collection(name="demo") # 向量化并存储 def add_to_db(chunks): embeddings = [] for text in chunks: # 调用 BGE-M3 模型 resp = client.embeddings.create(input=text, model="BAAI/bge-m3") embeddings.append(resp.data[0].embedding) collection.add( documents=chunks, embeddings=embeddings, ids=[f"id_{i}" for i in range(len(chunks))] )第四步：问答全流程
当用户提问时，我们先搜相关片段，再把片段喂给大模型。
def ask_ai(question): # 1. 搜索 q_vec = client.embeddings.create(input=question, model="BAAI/bge-m3").data[0].embedding results = collection.query(query_embeddings=[q_vec], n_results=2) context = "\n".join(results['documents'][0]) # 2. 生成 prompt = f"基于背景信息：{context}\n回答问题：{question}" response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response.choices[0].message.content✨ 效果演示
🚀 总结
你看，搭建一个企业级的 RAG 系统，其实核心逻辑就这几十行代码。通过SiliconFlow + Chroma的组合，我们完美解决了“中文理解”和“部署成本”两大难题。
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
- 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
- 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！
1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
![]()
三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
![]()
四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份
不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！
