RAG知识库搭建与技术栈分享
整体架构
用户提问 → 向量检索 → LLM 生成答案
核心三件套:文档解析 + 向量数据库 + 大模型 API
完整实现步骤
1.文档预处理
支持 PDF/Word/Markdown 等格式
用 LangChain 的 DocumentLoader 加载文件
文本分块(推荐 chunk_size=500,overlap=50)
2.向量化存储
选用向量库:Milvus / FAISS / Chroma
用 text-embedding 模型把文本转成向量
存入库并建立索引
3.检索 + 生成
用户问题向量化 → 检索 Top-K 相关文档
把「检索结果 + 用户问题」拼成 Prompt
调用大模型 API,返回最终答案
推荐技术栈(低成本 / 全免费)
Python + LangChain + FAISS + 通义千问 API
新手避坑
分块太大 → 检索不精准
不做 Rerank → 召回质量差
不设置 “我不知道” → 模型容易瞎编 #从事AI岗需要掌握哪些技术栈?#
用户提问 → 向量检索 → LLM 生成答案
核心三件套:文档解析 + 向量数据库 + 大模型 API
完整实现步骤
1.文档预处理
支持 PDF/Word/Markdown 等格式
用 LangChain 的 DocumentLoader 加载文件
文本分块(推荐 chunk_size=500,overlap=50)
2.向量化存储
选用向量库:Milvus / FAISS / Chroma
用 text-embedding 模型把文本转成向量
存入库并建立索引
3.检索 + 生成
用户问题向量化 → 检索 Top-K 相关文档
把「检索结果 + 用户问题」拼成 Prompt
调用大模型 API,返回最终答案
推荐技术栈(低成本 / 全免费)
Python + LangChain + FAISS + 通义千问 API
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分块太大 → 检索不精准
不做 Rerank → 召回质量差
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03-29 17:02
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