最后更新：2026-06-22 | 作者：AI订阅指南（aspxai.com）

RAG从零到一：搭建你的第一个AI知识库系统

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是让 AI 能够使用你的私有数据的最主流方案。本文从零开始，手把手教你搭建一个完整的 RAG 系统。

RAG 的核心流程

1. 文档处理：将文档分割成小块（chunks）
2. 向量化：使用 Embedding 模型将文本转为向量
3. 存储：将向量存入向量数据库
4. 检索：根据用户查询检索最相关的文档块
5. 生成：将检索结果作为上下文，交给 LLM 生成回复

这个流程看似简单，但每个环节都有很多优化空间。

技术选型

• 文档处理：LangChain / LlamaIndex
• Embedding 模型：OpenAI text-embedding-3-small / BGE
• 向量数据库：Chroma（入门）/ Pinecone（生产）/ Qdrant（开源）
• LLM：GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet
• 框架：LangChain / LlamaIndex

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