哎呀，跟你聊聊 RAG吧，别紧张，像老友坐在咖啡馆里唠嗑一样。

RAG 是啥玩意儿？

先说白了RAG 就是把「检索」和「生成」拼在一起。

检索阶段把海量文档给挑出来生成阶段让大模型基于这些材料来回答。

这套流程Neng让模型说话geng靠谱，尤其是知识geng新频繁、要引用来源的场景。

核心组件一览

🔹 文档解析PDF、Word、HTML → 纯文本。

🔹 Chunking把长文档切成小块，通常 200‑400 token 左右，还会留点 overlap 防止上下文被割裂。

🔹 Embedding 模型把每个 chunk 编码成向量，用来Zuo相似度搜索。常见模型有 text‑embedding‑v4、BGE 等。

🔹 向量数据库FAISS、Milvus、Pinecone ……存向量 + 元数据。

🔹 检索策略BM25 + 向量混合检索、Hybrid Retrieval，甚至Ke以加上 React Search 之类的普通搜索Neng力。

🔹 Rerank粗排后用 Cross‑Encoder 或者专门的 Rerank 模型精排 Top‑N，提高准确率。

🔹 Prompt 构造把检索到的 chunk 拼进 Prompt，让 LLM 生成答案，并要求它引用来源。

从零搭建 RAG 流程——一步步拆解 1️⃣ 文档解析 & 清洗

先把业务手册、FAQ、法规文档统统搬进来用 PyPDF2 把 PDF 拆成文字，用 docx 读取 Word，用 BeautifulSoup 把 HTML 的标签剥掉，只保留正文。

import PyPDF2, docx, bs4
def extract_text:
    if file_path.endswith:
        reader = PyPDF2.PdfReader)
        return "
".join for page in reader.pages)
    elif file_path.endswith:
        doc = docx.Document
        return "
".join
    elif file_path.endswith:
        soup = bs4.BeautifulSoup, 'html.parser')
        return soup.get_text
    else:
        return ""

2️⃣ Chunking & 元数据标记

切块时记得打上 tag，比如「技术」「政策」「财务」；再加上 source_priority，以及 version、updated_at 等字段，后面过滤和排序dou靠它们。

{
  "chunk_id": "doc_12_chunk_03",
  "doc_id": "doc_12",
  "text": "这里是 chunk 内容……",
  "tags": ,
  "source_priority": 10,
  "version": "v2.1",
  "updated_at": "2024-06-15T12:34:56"
}

3️⃣ 向量化 & 建库

L​LM 把每个 chunk 的文字喂进 Embedding 模型，得到高维向量，再批量写入向量库。记得保存原始文本和元数据，以免后面找不到来源。

示例代码：

def add_document:
    # 检测是否变geng
    doc_hash = hashlib.md5).hexdigest
    if doc_id in doc_hashes and doc_hashes == doc_hash:
        print
        return
    # 删除旧版本
    if doc_id in doc_hashes:
        delete_document
    embedding = get_embedding   # 调用 embedding API
    vector_id = len
    index.add_with_ids.astype, np.array)
    metadata_store.append({
        'doc_id': doc_id,
        'text': text,
        'metadata': metadata,
        'hash': doc_hash,
        'created_at': datetime.now.isoformat
    })
    doc_hashes = doc_hash
    print

4️⃣ 检索阶段——粗排 + 精排

B M25 + 向量混合：

B M25 给出关键词匹配分数；

The Embedding 相似度给出语义匹配分数；

# RRF把两者排名融合，不需要直接相加分数，因为尺度不一样嘛！

def hybrid_search:
    bm25_scores = bm25.search          # 返回 
    query_vec = get_embedding
    distances, ids = index.search.astype, k)
    # 简单 RRF 融合
    combined = {}
    for rank,  in enumerate:
        combined = combined.get + 1/   # 加上常数防止除零
    for rank, idx in enumerate:
        doc_meta = metadata_store
        combined] = combined.get + 1/
    top_docs = sorted, key=lambda x: -x)
    return  for i,_ in top_docs]

5️⃣ Rerank 精排——让模型挑出真金白银

C​ross‑Encoder 把 query 和每个 candidate 拼在一起算相关度，比单纯向量相似度geng精准，但成本高，只跑 Top‑K。

class Reranker:
    def __init__:
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained.eval
    def rerank:
        pairs = ] for d in docs]
        inputs = self.tokenizer
        with torch.no_grad:
            scores = self.model.logits.squeeze.tolist
        scored_docs = list)
        scored_docs.sort
        return scored_docs

6️⃣ Prompt 注入与答案生成

L​LM 收到经过筛选的 chunk 列表后需要一个好 Prompt 才Neng发挥作用。常见技巧：

"请根据以下材料回答，并在答案末尾标注出处。"

"Ru果没有找到明确答案，请说明并给出可Neng的参考。"

"不要自行编造信息，要严格依据提供的上下文。"

User Query: “迪士尼儿童票退票政策是什么？”
Context:
...儿童票价格...
...退票须知...
请给出答案，并在每段后标明来源。

为什么百度不收录？—顺便答疑一下 🤔

A：其实百度爬虫对内容质量和可访问性要求挺高的。 Ru果页面没有合理的标题标签（