RAG系统从0到1实战（含代码）

张开发
• 2026/4/7 4:12:13 • 15 分钟阅读

最新文章

推荐文章

相关文章

分享文章

RAG系统从0到1实战（含代码）
文章目录🚀 RAG系统从0到1实战（含代码）🧠 一、目标效果（你最终能做到）⚙️ 二、技术架构（最小可用版）📦 三、环境准备1️⃣ 安装依赖2️⃣ 启动本地模型（推荐用 Ollama）📄 四、准备测试文档🧩 五、核心代码（可直接运行）✅ Step 1：加载 切分文档✅ Step 2：向量化（Embedding）✅ Step 3：构建向量数据库（FAISS）✅ Step 4：加载本地大模型（Ollama）✅ Step 5：构建RAG链✅ Step 6：提问测试🎉 到这里，你已经完成一个完整RAG系统！📊 六、效果优化（从“能用”到“好用”）🔥 1️⃣ Chunk优化（非常关键）🔥 2️⃣ Top-K调优🔥 3️⃣ Prompt优化（巨大提升）🔥 4️⃣ 加入Rerank（进阶）🔥 5️⃣ 多文档支持⚡ 七、常见问题（踩坑指南）❌ 问题1：答非所问❌ 问题2：回答不完整❌ 问题3：中文效果差🚀 八、进阶架构（生产级）🔴 升级1：向量数据库🔴 升级2：推理引擎🔴 升级3：系统架构🔴 升级4：Agent化🧠 九、本质总结🎯 十、一句话结论📖 延伸阅读下面给你一套真正能跑起来的 RAG 实战方案（从0到1），包含完整流程 + 可执行代码 + 工程建议。👉 默认方案：本地部署（Ollama + FAISS），适合你当前在做的本地大模型方向。🚀 RAG系统从0到1实战（含代码）🧠 一、目标效果（你最终能做到）👉 输入问题：“帮我总结这份PDF的核心内容”👉 输出：基于你本地文档的准确回答非胡编（无幻觉）可扩展成企业知识库⚙️ 二、技术架构（最小可用版）文档 → 切块 → 向量化 → FAISS ↑ 用户问题 → 向量化 → 检索 → 拼接 → LLM生成📦 三、环境准备1️⃣ 安装依赖pipinstalllangchain fai

更多文章