RAG Kitchen and Beyond 🍳

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）已成为构建智能应用的核心范式。

什么是 RAG？

RAG 结合了检索系统和生成模型的优势：

  1. 检索阶段：从知识库中找到相关文档
  2. 生成阶段：基于检索到的内容生成回答

工程实践要点

  • 向量数据库选型（Milvus / Qdrant / pgvector）
  • 文档切片策略（chunk size & overlap）
  • 重排序优化（reranker 模型）
  • 缓存与性能调优
# RAG Pipeline 示例
from langchain.chains import RetrievalQA

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    retriector=vectorstore.as_retriever()
)

RAG 不是银弹，但它是当前最实用的 AI 应用架构之一。