RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是目前大语言模型（LLM）应用中最主流的架构。简单来说，它的核心思想是：“在大模型回答问题之前，先去外部知识库里找找答案，把找到的资料喂给大模型，让它参考着回答。” 这就像是一场“开卷考试”：大模型不再只靠死记硬背（训练数据）来回答，而是可以翻阅教科书（外部知识库）。 RAG 的标准工作流程主要分为三个阶段：Index（索引）、Retrieve（检索）和 Generate（生成）。下面我为你详细拆解这三个步骤： --- 第一阶段：Index（索引/构建知识库） ——这是“考前准备”阶段，目的是把资料整理好，方便查找。 这个阶段通常是离线进行的，主要包含以下几个动作： 1. 数据提取（Data Loading）： 从各种来源（PDF、Word、网页、数据库）获取原始文本数据。 清洗数据，去除乱码、无用符号等。 2. 文本切分（Chunking）： 为什么要切？ 因为大模型有上下文长度限制（Context Window），而且如果把整本书丢进去，检索精度会下降。 怎么切？ 将长文本切分成一个个小的“块...
播面