---
title: "Knowledge Base RAG"
type: concept
last_updated: 2026-04-22
---

## Definition

Retrieval-Augmented Generation（RAG）：在 LLM 生成回答前，先从外部知识库检索相关文档片段作为上下文补充，从而让 LLM 基于真实、私有或最新信息作答，而非依赖训练数据截止日期或模型幻觉。

## Architecture

```
用户问题 → 编码为向量 → 向量数据库 ANN 检索 → Top-K 相关片段 → 与原问题拼接 → LLM 生成
```

## Components

| 组件 | 说明 |
|------|------|
| **文档切分（Chunking）** | 将长文档拆分为适合检索的片段（通常 512-1024 tokens），过小丢失上下文，过大降低精度 |
| **Embedding 模型** | 将文本编码为向量（见 [[Vector-Embedding]]） |
| **向量数据库** | 存储 embedding 并支持 ANN 检索（Qdrant / Pinecone / pgvector / sqlite-vss） |
| **重排序（Reranker）** | ANN 初筛后，用重排序模型（如 BGE-Reranker）精排，提高 top-K 准确率 |
| **LLM** | 接收检索片段 + 原问题，生成最终回答 |

## Chunking Strategies

| 策略 | 适用场景 |
|------|------|
| 固定长度切分 | 简单快速，但可能切断语义单元 |
| 递归字符切分（Recursive Character Splitting） | 按段落/句子边界切分，保留语义完整性 |
| 基于语义切分（Semantic Chunking） | 用 LLM 判定切分点，效果最好但成本高 |
| Agentic Chunking | 按工作流/主题边界切分，适合知识库分域管理 |

## Applications in OpenClaw Workflows

| 场景 | 说明 |
|------|------|
| [[YouTube-Content-Pipeline]] | 分享 Slack 链接时，Agent 查询知识库了解用户已有内容，避免重复选题 |
| [[Second Brain]] | 个人知识库 RAG，支持跨记忆/文档的语义搜索 |
| [[Pre-Build-Idea-Validator]] | 扫描知识库确认是否已做过类似项目 |
| [[autonomous-game-dev-pipeline]] | 检索技术债务和已有代码片段 |

## Quality Optimization

1. **Hybrid Search**：向量检索 + BM25 关键词检索融合，提升召回率
2. **Query Expansion**：将用户问题改写为多个视角再检索
3. **Context Compression**：LLM 前对检索片段做摘要压缩，节省 token
4. **Chunk Overlap**：相邻 chunk 重叠 10-20% 防止边界截断关键信息

## Connections

- [[Vector-Embedding]] — RAG 的检索底层
- [[Semantic-Deduplication]] — 语义去重防止 RAG 检索重复片段
- [[OpenClaw]] — 提供 `knowledge-base` skill 实现 RAG
- [[Second Brain]] — RAG 的个人知识管理应用