检索增强生成（RAG）实战指南

提示：下面的流程图使用 Mermaid 绘制，您可以在支持的 Markdown 渲染器中直接查看。

graph LR
    Docs[文档集合] --> Embedding[向量化 (FAISS)]
    Query[用户查询] --> EmbedQ[查询向量]
    EmbedQ --> Search[相似度检索]
    Search --> Retrieved[检索到的文档]
    Retrieved --> Prompt[构造 RAG Prompt]
    Prompt --> LLM[LLM 生成]
    LLM --> Answer[最终答案]

关键步骤

1. 文档准备：将原始文本切分成段落或句子。
2. 向量化：使用预训练的嵌入模型（如 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2）将每段文本转为向量，并使用 FAISS 建立索引。
3. 检索：对用户查询进行同样的向量化，使用 FAISS 找到最相似的 N 条文档。
4. 构造 Prompt：把检索到的文档拼接到 Prompt 中，交给 LLM 生成答案。

环境准备

完整代码示例

说明：

• faiss.IndexFlatL2 适用于小规模数据（几千条），如果数据量更大请使用 IndexIVFFlat 或 HNSW。
• 代码中使用了 gpt2 作为演示模型，实际项目可替换为更强大的 LLM（如 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf）。

小结

• RAG 将检索与生成相结合，显著提升答案的事实准确性。
• 只需几行代码即可在本地实现完整的检索增强生成工作流。
• 通过更换嵌入模型和 LLM，可轻松适配不同领域的知识库。