1小时搭建你的第一个RAG应用原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

使用快马平台快速构建一个RAG应用原型，支持用户上传自定义文档作为知识库，并通过自然语言进行查询。原型应包含简洁的前端界面，展示查询输入、检索过程和生成结果。要求系统能够处理至少100页的文档内容，并在1秒内返回查询结果，展示RAG技术的快速实现能力。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在研究如何快速验证一个基于RAG（检索增强生成）技术的创意想法，发现用InsCode(快马)平台可以在一小时内搭建出可运行的原型。整个过程比想象中简单很多，特别适合需要快速验证方案可行性的场景。下面分享我的实践过程：

1. 明确核心需求RAG应用的核心是通过检索外部知识库来增强生成结果的质量。我的目标是构建一个最小可行原型，支持上传PDF/Word文档作为知识库，用户输入问题后能快速返回结合文档内容的回答。

2. 选择技术方案传统方式需要搭建向量数据库、部署模型服务等，开发成本很高。但在InsCode上可以直接调用现成的AI能力和托管环境，省去了大量配置工作。关键组件包括：

3. 文档解析模块：提取文本并分块
4. 向量检索模块：将文本转换为向量并建立索引

5. 生成模块：结合检索结果生成回答

6. 实现关键步骤整个过程可以拆解为几个标准化操作：

7. 文档处理阶段：

8. 使用平台内置的PyPDF2/docx库解析上传文件
9. 按段落或固定长度切分文本块

10. 调用嵌入模型将文本转换为向量

11. 检索阶段：

12. 用户提问时同样转换为向量
13. 计算问题向量与文档向量的相似度

14. 返回相似度最高的前3个文本块

15. 生成阶段：

16. 将检索到的文本块作为上下文
17. 拼接用户问题和上下文输入生成模型

18. 返回格式化的回答结果

19. 性能优化技巧为了达到1秒内的响应速度，特别注意了几个关键点：

20. 预处理阶段建立好向量索引
21. 限制检索范围在最近上传的文档
22. 使用轻量级的嵌入模型

23. 设置合理的文本块大小（约300字）

24. 前端界面设计用简单的HTML+JS实现了三个核心区域：

25. 文件上传区：支持拖拽上传多种格式
26. 问题输入区：带历史记录的自然语言输入框
27. 结果展示区：分栏显示检索到的文档片段和生成答案

1. 实际测试效果上传了120页的技术手册进行测试：
2. 平均响应时间：800ms
3. 准确率：对事实类问题回答良好
4. 支持连续追问上下文相关的问题

整个开发过程最惊喜的是部署环节。在本地验证通过后，直接在InsCode点击部署按钮就生成了可公开访问的链接，完全不需要操心服务器配置。

几点实用建议： - 从10页文档开始测试，逐步扩大规模 - 优先处理结构化程度高的文档 - 对专业领域可以微调提示词模板 - 定期清理测试时上传的临时文件

这种快速原型开发方式特别适合： - 产品经理验证需求场景 - 开发者测试新技术方案 - 教育领域制作互动案例 - 企业内部知识问答系统雏形

相比从零开始搭建，用InsCode(快马)平台至少节省了80%的初始开发时间。最实用的就是开箱即用的AI能力和一键部署，让我能专注在核心逻辑而不是环境配置上。对于需要快速验证技术路线的场景，这确实是个高效的选择。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

使用快马平台快速构建一个RAG应用原型，支持用户上传自定义文档作为知识库，并通过自然语言进行查询。原型应包含简洁的前端界面，展示查询输入、检索过程和生成结果。要求系统能够处理至少100页的文档内容，并在1秒内返回查询结果，展示RAG技术的快速实现能力。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果