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title: RAG从入门到精通系列1：基础RAG
source: https://mp.weixin.qq.com/s/TlFNOw7_3Q8qywKLpVUmfg
author: shenwei
published:
created: 2025-12-18
description: RAG系列教程第一篇：基础
tags: []
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原创 南七无名式 *2025年1月16日 11:30*

  

LLM（ Large Lan guage Model，大型语言模型 ）是一个功能强大的新平台，但它们并不总是使用与我们的任务相关的数据或者是最新的数据 进行训练。

RAG （ Retrieval Au g mented G eneration， 检索增强生成 ） 是一种将 LLM 与外部数据源（例如私有数据或最新数据）连接的通用方法。它允许 LLM 使用外部数据来生成其输出。

  

要想真正掌握 RAG，我们需要学习下图所示的技术（技巧）：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8bchx6XOFHAkoCAVrOh1N5MycECIYib1InAKy7T6ibI91aWzkGOToGVIaFmnJp8NUkRTfcX3PA3Wlw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=0)

这个图看起来很让人头大，但是不用担心，你来对地方了。

  

本系列教程将从头开始介绍如何建立对 RAG 的理解。

  

我们先从 **Indexing** （ 索引 ）、 **Retrieval** （检索）和  **Generation** （生成）的基础知识开始。

  

下面的流程图说明了基础 RAG 的过程：  

1. 我们对外部文档建立索引（ **Indexing** ）；
2. 根据用户的问题去检索（ **Retrieval** ）相关的文档；
3. 将问题和相关的文档输入 LLM 生成（ **Generation** ）最终答案。

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Buib0qD3Qp61oh2JiaIPus8s0ibICGVBBompA3cHregTGiaibRcgoMYyNCh2d1iaJYBicyiaFnFvjzJ4N0icBNQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=1)

  

  

**Indexing**

  

  

我们从加载文档开始学习 Indexing。LangChain 有超过 160 种不同的文档加载器，我们可以使用它们从许多不同的来源抓取数据进行 Indexing。

*https://python.langchain.com/docs/integrations/document\_loaders/*

  

我们将 Question（问题）输入到 Retriever（检索器），Retriever 也会加载外部文档（知识），然后筛选出与 Question 相关的文档：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu9teoTR5FZAc8xA4q23ZEby9C55KHxhmpbeJrgiboRKbZCBQib5U6ibOu4icDOMguxHP3ribmypaky9O6A/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=2)

  

我们需要将 Text Representation（文本表示）转成 Numerical Representation（数值表示）才能更好地实现相关性（比如余弦相似度）筛选：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu9teoTR5FZAc8xA4q23ZEbypzElGnFlbHZQlG1cctJpbbmchSDmTgfr9BW0fTIYJUCmdibiayQHIbfg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=3)

  

有很多种方法可以将文本转成数值表示，典型的有：  

- Statistical （ 基于统计学 ）
- Machine Learned（基于机器学习）

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu9teoTR5FZAc8xA4q23ZEbyLfwSdwrmUkZmEfVxIxKmaXO71UHuwZFMzE2F0292w0YEg0YDialQsWw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=4)

  

目前最常用的就是使用机器学习方法将文本转成固定长度的，可捕获文本语义的 Embedding Vector（嵌入向量）。

  

有很多开源的 Embedding Model（ 比如 BAAI 系列 ）可以将文本转成 Embedding Vector。但是这些模型能接受的 Context Window（上下文窗口）有限，一般在 512~8192 个 token（如果你不知道什么是 token 的话，请跳到文末）。

  

所以正常的流程是我们将外部文档切分成一个个 Split，使得这些 Split 的长度能够满足 Embedding Model 的 Context Window：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu9teoTR5FZAc8xA4q23ZEby26KYNXTIz8uLXDEP1EhEqvl7K9aLiaZIJv2dZM5jhiauzPvDbYGnIQFA/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=5)

  

到现在，我们已经掌握了 Indexing 的理论了，现在可以用 Qwen + BAAI + LangChain + Qdrant 实践了。

  

首先配置 LLM 和 Embedding Model：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJhJ8xdw9AyicJwPyaPAoEvIrN0I8bnHic045dMicPPUo17ZxBebM3LkZlg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=6)

  

然后加载外部文档，这里的文档是一个网页博客：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJ5oiaDMszhGWMbXFJaAvwgIa6BzwicU6qv6oLHQ95VAz7NZUOIkzM91IA/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=7)

  

正如我之前说的， Embedding Model 的 Context Window 有限，我们不能直接把整篇文档丢进去，所以要将原始文档拆分成一个个文档块：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJ1j1ibMe2xtYRXRu6cxFnEMn7dCWmqIiaKlLQRFfHRGp4iaJr2oiaptA2lw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=8)

  

接下来就是配置 Qdrant 向量数据库：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJeunjv9RWWba9D6o4uESnMJPHVZiciaktibYOmia2ibibiaB43bsS2rZ7iaUXxg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=9)

  

可以阅读《 [Qdrant：使用Rust编写的开源向量数据库&向量搜索引擎](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2ODUyMTQyNA==&mid=2247493427&idx=1&sn=75181307c395cd1d51ccfaafac340866&scene=21#wechat_redirect) 》了解一下 Qdrant。  

  

最后一步对文档块建立索引并存到向量数据库中：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJTSsMu7F4aZWiaG7uWnQrj7pjV9S1eKbrXECaaOvyUr62RiaJj3jGtoYg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=10)

  

  

  

**Retrieval**

  

  

Retrieval 就是根据我们提出的问题的语义向量（也就是 Embedding Vector）去按照某种距离/相似度衡量方法找出与之相似的 k 个 Split 的语义向量。

  

下图演示了一个在一个 3D 空间的 Embedding Vector Retrieval：  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Buib0qD3Qp61oh2JiaIPus8s0ibAXp8BqokNqpXcMUBH3Qb6dgthEkGUsbLo2vcAch3gpDV6RZeWaJicoQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=11)

  

Embedding Vector 通常存储在 Vector Store（ 向量数据库 ）中， Vector Store 实现了各种比较 Embedding Vector 之间相似度的方法。

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Buib0qD3Qp61oh2JiaIPus8s0ibjjIulrmCddKibuUe2UqhGXu0SHiaZ9ZTfE7PAWRH7icuxVnoYBSsRMoow/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=12)

  

接下来我们用在 Indexing 时构建的 Vector Store 构建一个 retriever，然后输入问题并进行检索：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJQBeUaBiak4veTMEC6bAEgcJUAzttFVyhJPAMAUoxq3ENtM5U8c2G04w/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=13)

  

根据我们设定的 k 值，我们检索出了一个与问题相关的文档块。  

  

  

  

**Generation**

  

  

现在我们已经能够根据用户的问题检索出与之相关的知识片段（Split），那么我们现在需要将这些信息（问题 + 知识片段）输入 LLM，让 LLM 帮忙生成一个有时事实依据（知识片段）的回答：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Buib0qD3Qp61oh2JiaIPus8s0ibnzwVlusLiaLRC8CibkRbE3SaeluibaV2Sn4a4pTGtz9l8VgWv8KjuD11A/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=14)

  

我们需要：

1. 问题和知识片段放到一个字典中，问题放到 Question 这个 key，知识片段放到 Context 这个 key；
2. 然后通过 PromptTemplate 组成一个 Prompt String；
3. 最后将 Prompt String 输入 LLM，LLM 再产生回答。

  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Buib0qD3Qp61oh2JiaIPus8s0ib0YqhwuUEfPwHBLovTqo0ujdzkXegdibnJveY0lPqDiahBYTHMenic380w/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=15)

  

  

看起来很复杂，但这就是 LangChain 和 LlamaIndex 这类框架存在的意义：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJmP8dbgKfM4j6fzRXLc79xhgX4yxOUqicV4btsyh3Cmqdaey64bFWLsw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=16)

  

细心的你发现返回的结果是一个 AIMessage 对象，我们可能需要一个纯字符串的输出结果；而且检索过程和生成过程是分开的，这很不方便。  

  

不过我们可以借助于 LangChain 将上述检索和生成过程链（Chain）在一起：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJYBjtUGCrQgicgn2OTgDUfraiaQTbA3OZ4KaWR62sDhrm8wWzB9uFDXog/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=17)

  

  

  

**LangSmith**

  

  

如果你还是对整个 RAG 管道过程很陌生，那么不妨去 LangSmith 页面上看一下整个过程是怎么被一步步串到一起的：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJxE7NF9KJVoSsbjndYLA8bqbo3FSAeORHvL5FbJoEvjhhM470qsj7Vg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=18)

Lang Smith 是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。 它允许我们密切监控和评估我们的应用程序，以便我们可以快速、自信地交付。 使用 LangSmith，我们可以：

- 跟踪 LLM 应用程序
- 了解 LLM 调用和应用程序逻辑的其他部分。

  

  

  

**什么是 token？**

  

  

token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJGle0FvruhbbtRKM1c5awoBut0icnT6pBCzicsmV3n0DoxjTia2MibtM0icQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=19)

对于英文文本来说，1 个 token 通常对应 3 至 4 个字母：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJSWjicMoLzyyddzbaedBwLpCUgLn3MlsgT5y9ESsB6lm4xUd64XgPEsg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=20)

  

对于中文文本来说，1 个 token 通常对应一个汉字：

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/SaeK9tW7Bu8lUs0V2iaueZ9u7RhwqdicKJZoRhbVOBowzybXOWglMjmjcXCBodo54icnmxy7icheicS3UhZAiaMfRS9Q/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=21)

  

**GitHub 链接：**

https://github.com/realyinchen/RAG/blob/main/01\_Indexing\_Retrieval\_Generation.ipynb  

  

文章来源：PyTorch研习社

  

  

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/YSugV5KTRwUe3icAJT8QUSoK7ybHA7ds62KDx6ibQibff6Yv0EYlA8VIDH5vyjH6IdiaEqeNRMAIMRpUJrdbgGI4EA/640?wx_fmt=gif&wxfrom=5&wx_lazy=1&tp=webp#imgIndex=22)

  

  

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