好的，阿杰 👍，下面我帮你整理一份 AI 智能体 RAG（Retrieval-Augmented Generation）入门教程，从概念、原理到实战操作，适合初学者快速上手。

AI 智能体 RAG 入门教程

一、什么是 RAG？

**RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合知识检索（Retrieval）和生成式模型（Generation）**的智能体技术。

  • 检索（Retrieval）：从知识库中找到与问题相关的文档或信息片段
  • 生成（Generation）：使用大语言模型（LLM）生成答案，将检索到的知识融入回答

核心优势：

  • 提升生成答案的准确性
  • 能处理大规模外部知识库
  • 支持实时更新知识，而不依赖 LLM 内部参数

二、RAG 原理

  1. 问题向量化
    • 用户输入问题 → 转换成向量（Embedding）
  2. 向量检索
    • 在知识库向量空间中找到最相似的文档
  3. 上下文融合
    • 将检索到的文档片段作为上下文输入 LLM
  4. 生成答案
    • LLM 根据上下文生成自然语言回答

流程示意图：

用户问题 --> Embedding --> 向量检索 --> 文档上下文 --> LLM生成答案 --> 返回用户

三、RAG 核心组件

组件说明
向量化模型OpenAI Embeddings、Sentence-BERT、LLaMA-Embedding
向量数据库FAISS、Milvus、Weaviate、Pinecone
LLMGPT-4、ChatGLM、LLaMA、Claude
索引与检索策略最近邻（ANN）、BM25 + Embedding混合

四、搭建 RAG 智能体（Python 示例）

1️⃣ 安装依赖

pip install openai langchain faiss-cpu

2️⃣ 创建知识库

假设我们有一批文档：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

docs = [
    "Python 是一种高级编程语言，支持面向对象。",
    "Docker 可以容器化部署应用程序。",
    "RAG 模型结合检索和生成，实现知识增强回答。"
]

# 文本切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=50, chunk_overlap=10)
split_docs = text_splitter.split_texts(docs)

3️⃣ 向量化并建立索引

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
import faiss
import numpy as np

embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="YOUR_API_KEY")
vectors = [embeddings.embed_query(d) for d in split_docs]

dimension = len(vectors[0])
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(vectors).astype("float32"))

4️⃣ 检索相关文档

query = "如何用 Docker 部署应用？"
query_vec = np.array([embeddings.embed_query(query)]).astype("float32")
D, I = index.search(query_vec, k=2)  # 返回最相似的 2 条文档

retrieved_docs = [split_docs[i] for i in I[0]]
print(retrieved_docs)

5️⃣ 使用 LLM 生成答案

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

context = "\n".join(retrieved_docs)
prompt = f"根据以下上下文回答问题：\n{context}\n问题：{query}\n回答："

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0
)

print(response.choices[0].message.content)

五、RAG 智能体实践技巧

  1. 文本切分
    • 文档太大需要切分成小块，通常 200-500 字
  2. 向量索引优化
    • 使用 ANN 算法提升检索速度（HNSW / IVF）
  3. 上下文长度控制
    • 避免超过 LLM 最大 token 限制
  4. 混合检索
    • Embedding + BM25 排序，提高准确率
  5. 反馈闭环
    • 用户点击/评分反馈可以用于微调或排序优化

六、RAG 应用场景

  • 智能问答客服
  • 企业知识管理查询
  • 电商推荐系统 FAQ
  • 技术文档生成与辅助编程

七、总结

RAG 的核心优势：

  • 高准确性：结合知识库与 LLM
  • 可扩展：支持动态更新知识库
  • 灵活性：可用于多模态数据（文本、图像、PDF）

入门路线：

  1. 准备知识库文本
  2. 构建向量索引（FAISS / Milvus）
  3. 用 Embeddings 做检索
  4. 将检索结果作为上下文输入 LLM
  5. 输出生成答案并收集反馈