RAG全流程拆解——从“只会聊天”到“能查资料”的质变
大模型有一个致命缺陷：它不知道你公司的产品手册、内部政策、客户案例。RAG就是解决这个问题的——让大模型“开卷考试”。
本课是整个RAG模块最重要的基础课，完整走通了从文档到答案的全流程。
RAG全流程一览
| 步骤 | 做什么 | 关键工具 | PM关注点 |
| 1.文档加载 | 读取PDF/Word/PPT | MinerU、python-docx | 文档格式兼容性 |
| 2.切分Chunk | 把大文档切成小片段 | RecursiveCharacterTextSplitter | chunk_size和overlap的设置 |
| 3.向量化 | 每个chunk→1024维向量 | bge-m3/Qwen3-Embedding | 模型选择影响效果 |
| 4.存储 | 向量存入FAISS | FAISS | 存储容量和检索速度 |
| 5.检索 | 问题→向量→找最相似的TopK | FAISS search | K值设置 |
| 6.生成 | 问题+相关chunks→LLM生成答案 | DeepSeek/Qwen | Prompt上下文管理 |
一、文档切分：第一步就决定上限
两种切分方式
| 规则切分 | LLM语义切分 |
| 按token数固定切分 | 从语义角度理解后切分 |
| 支持重叠（overlap） | 不存在重叠 |
| 速度快，成本低 | 更准确，但成本高 |
| 推荐首选 | 适合要求极高的场景 |
�� chunk_size=1000, overlap=200 是常用的起始参数。
overlap的作用是防止关键信息被“切断”。
二、课堂实战：DeepSeek + FAISS本地知识库
以迪士尼门票政策为例，完整演示了RAG全流程：加载文档→切分chunk→生成向量→存入FAISS→查询匹配。
�� PM启发
企业知识库项目的关键问题：“效果不好先调什么？”
答案是——提示词 > RAG优化 > 微调。先调Prompt，再调知识库，最后才考虑微调模型。
三、课堂真实问答
| 同学提问 | 老师回答 |
| “RAG有数据量大小的限制吗？” | TopK chunks受LLM窗口大小限制（200K） |
| “效果不好先调什么？” | 提示词 > RAG > 微调 |
| “向量数据库不用安装吗？” | faiss是库，pip install即用 |
| “PDF中复杂表格怎么处理？” | 用MinerU提取表格、图片、公式 |
四、下次写需求时，你可以这样做
设计知识库产品时，先梳理文档来源：PDF、Word、PPT各多少
在需求文档里明确chunk的策略：是按固定长度还是语义切分
设定测试集：10个问题 + 标准答案，用来衡量RAG效果
评估时问一句：“效果不好先调什么？”记住答案：提示词 > RAG > 微调
收获总结
✅ RAG的本质：让大模型“开卷考试”，从知识库找答案
✅ 全流程：文档加载→切分→向量化→存储→检索→生成
✅ 切分参数：chunk_size=1000, overlap=200 是常用起始值
✅ 优化顺序：提示词 > RAG > 微调，不要一上来就微调
✅ PDF复杂表格用MinerU处理，效果远好于直接切分
��你觉得企业知识库项目最容易踩的坑是什么？来评论区分享一下。
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