大家好！今天我们来学习如何使用Python实现一个基于RAG(检索增强生成)的知识库问答系统。这个系统能够基于我们自己的文档资料来回答问题，让AI更懂"我们的业务"。
1. RAG技术简介
RAG技术就像是给AI装了一个"活字典"。不同于传统大模型仅依赖训练时的知识，RAG可以实时查询外部知识库，用最新最相关的信息来回答问题。
比如你问：“公司的年假制度是什么？”，系统会：
1. 先从企业文档中找到相关规定
2. 然后让AI理解并组织语言
3. 最后给出准确的回答
2. 核心组件实现
2.1 文档加载和向量化
`from langchain.document_loaders import DirectoryLoader``from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter``from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings``from langchain.vectorstores import FAISS`` ``loader = DirectoryLoader('./docs', glob="**/*.txt")``documents = loader.load()`` ``text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(` `chunk_size=1000,` `chunk_overlap=200``)``texts = text_splitter.split_documents(documents)`` ``embeddings = OpenAIEmbeddings()``vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)`小贴士: 选择合适的chunk_size很重要！太大会影响相关性，太小可能会截断上下文。一般建议500-1500之间。
2.2 检索问答链实现
`from langchain.chat_models import ChatOpenAI``from langchain.chains import RetrievalQA``from langchain.prompts import PromptTemplate`` ``template = """根据以下已知信息，简洁专业地回答问题。如果无法从中得到答案，请说"抱歉，没有找到相关信息"。`` ``已知信息：{context}`` ``问题：{question}`` ``回答："""`` ``PROMPT = PromptTemplate(` `template=template,` `input_variables=["context", "question"]``)`` ``llm = ChatOpenAI(temperature=0)``qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(` `llm=llm,` `chain_type="stuff",` `retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),` `chain_type_kwargs={"prompt": PROMPT}``)`3. Web服务部署
`from fastapi import FastAPI``from pydantic import BaseModel`` ``app = FastAPI()`` ``class Question(BaseModel):` `text: str`` ``@app.post("/ask")``async def answer_question(question: Question):` `try:` `result = qa_chain.run(question.text)` `return {"answer": result}` `except Exception as e:` `return {"error": str(e)}`注意事项：
- 部署前要做好错误处理和速率限制
- 建议添加缓存机制，避免重复计算
- 记得设置合适的超时时间
实践小作业
尝试添加文档预处理功能，支持PDF、Word等格式
实现问答历史记录功能
添加相似问题推荐功能
总结
今天我们学习了：
- RAG技术的基本原理
- 文档向量化和存储
- 检索问答链的实现
- 简单的服务部署
下一步，你可以尝试：
- 优化文本分割策略
- 实现多数据源支持
- 添加用户反馈机制
记住：实践是最好的学习方式！快动手试试吧！
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面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
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