下面这段代码基于阿里云百炼的兼容接口编写，你只需改动两行即可切换到 OpenAI 或 Claude，同理也Ke以迁移到本地开源模型。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Zui简 RAG 示例：读取本地 markdown 文件 → 建立向量库 → 基于用户提问检索回答
"""
import os
import uuid
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
from qdrant_client import QdrantClient
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# ------------------- 环境准备 -------------------
load_dotenv
api_key = os.getenv
if not api_key:
    raise RuntimeError
client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
# ------------------- 向量模型 -------------------
embedder = SentenceTransformer
# ------------------- 本地知识库路径 -------------------
KB_ROOT = "./knowledge_base"
CHUNK_SIZE = 500      # 字符数
OVERLAP = 50
def read_files:
    docs = 
    for fname in os.listdir:
        if fname.endswith):
            path = os.path.join
            with open as f:
                docs.append))
    return docs
def split_chunks:
    """简单滑窗切片"""
    chunks = 
    i = 0
    while i  str:
    ctx, srcs = retrieve
    # 把检索结果拼进 Prompt
    full_prompt = (
        f"{SYSTEM_PROMPT}
"
        f"检索到以下片段：
{ctx}

"
        f"用户提问：{question}"
    )
    resp = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        messages=,
        temperature=0.2,
        max_tokens=512,
        top_p=1.0,
        stream=False
    )
    answer = resp.choices.message.content.strip
    # 简单附带来源信息，以便审计
    src_line = "
".join)
    return f"{answer}

参考来源：
{src_line}"
def main:
   print
   while True:
       usr = input.strip
       if usr.lower == "quit":
           break
       if not usr:
           continue
       print
       print)
       print
if __name__ == "__main__":
   main

运行前确保：

.env 文件中填入有效的 DASHSCOPE_API_KEY；

Kb_root 下放入任意几篇 .md/.txt 文档，例如自己的项目手册或技术博客。

执行 pip install openai python-dotenv qdrant-client sentence-transformers pypdf

启动后你会kan到类似：

🤖 简易 RAG Bot Yi启动，输入 quit 结束会话  
👉 你：项目中如何使用缓存提升查询速度？
🧠 思考中…
缓存Ke以显著降低重复查询成本...
参考来源：
- project_overview.md  
- performance_tips.txt  
----------------------------------------

这就是「Zui小可运行版本」——它Yi经覆盖了招聘JD里常出现的三个关键词：「Agent」「RAG」「防幻觉」。Ru果你Neng够清晰解释每一步背后的原理，并在面试时现场演示，这份 Demo 将为你的简历加分不少。

# 创建虚拟环境并激活
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # macOS / Linux
# Windows 使用 .venv\Scripts\activate
# 安装依赖并跑通 Demo
pip install openai python-dotenv qdrant-client sentence-transformers pypdf
python main_rag.py   # 按提示输入问题即可体验！