RAG 核心技术与优化策略

RAG（Retrieval-Augmented Generation）已成为企业 AI 应用落地的标配技术。它能够有效解决大模型知识滞后、幻觉、无法访问私有数据等问题。

本文从原理、技术栈、实现、优化四个维度，带你彻底掌握 RAG 开发。

一、RAG 为什么必须学？

传统大模型问答依赖“预训练知识”，但现实问题是：

• 企业知识不断更新
• 内部数据非常庞大
• 大模型不会“访问你的数据库”
• 回答容易幻觉

RAG 解决的就是这个问题：
让大模型使用“外部知识库”作答，而不是依赖训练数据。

二、RAG 核心流程（五步法）

1. 文档加载（PDF/Word/Markdown）
2. 文档拆分（Chunk）
3. 向量化（Embedding）
4. 向量检索（Top-k）
5. 生成回答（LLM）

三、技术栈选型

1. 文档加载

• LangChain Document Loaders
• Unstructured（复杂PDF解析）

2. 文本拆分

• RecursiveCharacterTextSplitter（推荐）
• 按语义拆分 > 按固定长度拆分

3. Embedding 模型

• OpenAIEmbeddings（最快）
• BGE / m3e（中文友好）
• Sentence-BERT（开源、本地部署）

4. 向量数据库

• Chroma（轻量）
• Pinecone（云服务）
• Milvus（大规模）
• Redis（向量+缓存）

5. 大模型

• GPT-3.5/4
• 通义千问
• Llama 2（本地）

四、实战代码（可直接运行）

loader = PyPDFLoader("company.pdf")
docs = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
chunks = text_splitter.split_documents(docs)

embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)

qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever(k=3)
)

qa.invoke("公司2026年战略是什么？")