---
title: "RAG从入门到精通系列1：基础RAG"
type: source
tags: [rag, LLM, retrieval, vector-database]
date: 2025-12-18
---

## Source File
- [[raw/AI/RAG从入门到精通系列1：基础RAG.md]]

## Summary
- 核心主题：RAG基础概念和实现流程
- 问题域：LLM缺乏最新和私有数据
- 方法/机制：索引→检索→生成的三步流程
- 结论/价值：RAG是连接LLM与外部数据源的通用方法

## Key Claims
- RAG = Retrieval Augmented Generation，检索增强生成
- Indexing：将文档切分并转换为Embedding向量存入向量数据库
- Retrieval：根据问题语义向量检索相关文档块
- Generation：将问题和相关文档输入LLM生成答案
- Embedding Model的Context Window有限（512-8192 token），需切分文档

## Key Concepts
- [[RAG]]：检索增强生成
- [[Embedding]]：将文本转换为数值向量的技术
- [[向量数据库]]：存储和检索向量表示的数据库
- [[文档切分]]：将长文档分割成符合Embedding窗口的块
- [[Context Window]]：模型能接受的上下文长度限制

## Key Entities
- [[LangChain]]：RAG实现框架
- [[Qdrant]]：向量数据库
- [[BAAI]]：Embedding模型提供商

## Connections
- [[LLM]] ← uses ← [[RAG]]
- [[RAG]] ← includes ← [[索引]]
- [[RAG]] ← includes ← [[检索]]
- [[RAG]] ← includes ← [[生成]]

## Contradictions
