【必学干货】面向AI小白和程序员：一文掌握RAG技术，手把手教你用个人文档搭建企业级知识助手（建议收藏）

面向想转行 AI 的软件工程师：这一期我们聚焦「检索增强生成」（RAG，Retrieval-Augmented Generation），为什么它比微调更适合知识问答场景，RAG 的完整技术链路长什么样，以及如何用一份自己的文档在本地快速搭一个可用、可解释、可扩展的企业知识助手。

一、为啥几乎所有「企业知识问答」现在都在用 RAG？

回想这两类典型需求：

「我们有一堆内部文档 / 制度 / 手册，希望员工可以自然语言提问」

「想做个给新同事看的技术助手，能回答我们项目、代码规范相关问题」

很多团队上来就说：「要不要微调一个大模型？」
但真实落地时，你会发现：

文档经常变：制度更新、版本变更、接口调整
内容较长：手册动辄几十页 PDF
对可控性和可解释性要求高：要能追溯「回答来自哪条文档」

这正是 RAG 擅长的场景，一句话概括：

RAG：不改模型参数，而是给模型接一个「外部知识库」，让它先查再答。

从工程视角看，相比微调：

成本更低

不用大规模训练，只需做向量化和检索
更新更快

文档一改、向量库重建 / 增量更新，当天就生效
更安全

理论上知识不「烤进」模型参数，更方便做权限与脱敏
更可解释

可以把引用的片段一起返回，方便人工审查

接下来我们按「一个完整项目」的路径来拆解 RAG。

二、RAG 的五个关键环节：从文档到答案的数据流

先用一张「数据流图」帮你建立整体心智模型：

原始文档
↓ 文档加载（Load）
纯文本
↓ 文本切分（Chunking）
较短片段
↓ 向量化（Embedding）
向量 + 元数据
↓ 向量库（Vector Store）
检索到的相关片段
↓ 提示工程 + LLM 生成
最终回答

1. 文档加载（Load）

目标：

从各种格式（PDF、Word、Markdown、网页）读出纯文本 + 元数据
元数据包括：

来源文件名
页码 / 章节
创建时间、版本号等

2. 文本切分（Chunking）

为什么要切？

文档太长，整篇放进 context 会超 token 限制
检索时需要更细粒度匹配

常见策略：

按字符数：比如每 300–800 字一片
带重叠：每片之间重叠 50–200 字，避免「一句话被劈开」
按结构：标题、段落、代码块为单位

3. 向量化（Embedding）

把每个文本片段编码成一个向量（高维浮点数组）
距离 / 夹角越小，语义越相近
本质：用一个预训练的 encoder 模型（Embedding 模型）

4. 向量库（Vector Store）

把「向量 + 原始文本 + 元数据」存进去
支持相似度检索：

输入一个问题 → 编码成向量 → 查最近的 K 个片段

常见实现：

FAISS（轻量、单机）
Chroma（开源、带简单服务）
Milvus / Pinecone（企业级）

5. 检索 + 生成（Retrieve & Generate）

给定用户问题：

用 Embedding 编码问题

在向量库中找出最相关的若干片段

把这些片段塞进 Prompt，让 LLM 基于「给定上下文」再回答

三、RAG vs 微调：到底什么时候选哪个？

你可以用下面这张简单对比来辅助决策：

场景更适合微调更适合 RAG

需要统一口吻 / 品牌风格	✅	❌
需要学习新业务规则 / 输出格式	✅	✅（Prompt + 模板）
知识量大且经常变	❌	✅
对「可解释性」要求高（要能看到引用文档）	一般	✅
数据极难脱敏（不能进入训练集）	风险较高	相对安全
GPU 资源有限	吃力	友好

大部分「企业知识问答 / 文档助手 / 政策解读」项目，第一步应该是：

先用 RAG 做起来，效果确实不够、再考虑配合微调。

四、技术选型建议：Embedding、向量库、LLM 怎么选？

1. Embedding 模型

本地开源（推荐开发环境使用）：

sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

体积小、效果不错、非常适合作为默认 Embedding 模型

云 API：

OpenAI：text-embedding-3-small / text-embedding-3-large
国产：通义、智谱、百川等也有各自的 embedding API

建议：

开发 / POC 阶段：优先用本地 MiniLM（不用花钱，不受限）
正式环境：按成本 + 精度 + 合规，综合选择云端或自部署模型

2. 向量库

小团队 / 单机：

FAISS：无服务依赖，嵌入代码里就行
Chroma：简单易用，持久化方便

企业级：

Milvus：国产成熟方案，支持分布式
Pinecone：SaaS，简单但费用较高

3. LLM 模型

PoC 阶段

GPT‑4o / GPT‑4o-mini：效果好，集成简单

内部应用

通义 Qwen、智谱 GLM、百川 Baichuan 等国产模型
或开源 LLaMA / Qwen 开源版本地部署

你可以把「Embedding + Vector Store」这层设计成可插拔，后面换模型时代价就很低。

五、从 0 到 1：用 LangChain 搭一个企业文档助手

下面这套代码，你可以稍做调整，就能变成你们公司的「知识问答机器人」。

1. 项目目录建议

rag_demo/
├── docs/ # 放企业文档（pdf/docx/md/txt）
│ ├── policy.md
│ ├── tech_manual.pdf
│ └── code_guidelines.docx
├── .env # API 密钥配置
├── rag_demo.py # 主程序（本期给出的示例）
└── requirements.txt

requirements.txt 大致包含：

langchain
langchain-community
langchain-openai
sentence-transformers
faiss-cpu
python-dotenv
tqdm

2. .env 示例（以 OpenAI 为例）

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx

如果你用国产模型 / 自部署 API，只要在 LangChain 中切换对应的 LLM 类 & base_url/密钥即可。

3. 核心代码结构说明 (示例代码不在这里粘贴，感兴趣的话可以在公众号回复"ragdemo"获取)

代码主要划分为 5 块：

加载多格式文档 → 统一为 Document 列表

文本切分 → split_documents

建 Embedding 模型 → get_embedding_model

构建向量库 → build_vectorstore

构建 RAG 链 → build_rag_chain（检索 + Prompt + LLM）

我在示例里已经用 LangChain 写了一版，你只需要：

把文档放到 docs/
填好 .env
运行 python rag_demo.py

就可以在终端看到：

AI 回答
模型引用的文档片段和来源文件名（方便你验证）

六、如何把这个 Demo 改成你自己的「企业知识助手」？

1. 改 Prompt：让它说出你想要的风格

在 build_rag_chain 里有一段模板：

template = """你是一个企业技术文档助手，请根据以下上下文回答用户问题。
上下文可能包含多个相关片段，请综合所有信息给出准确、简洁的回答。
如果上下文不足以回答，请说'我不知道'。
问题: {question}
上下文: {context}
你的回答:"""

你可以改成更贴合你业务的风格，比如「严肃法律顾问」「互联网客服」「资深后端架构师」等，并加入一些规则：

不要编造政策
回答中必须附上出处章节
不懂就说不知道，而不是瞎编

2. 优化 Chunk 策略

不同类型文档，用不同切分方式会更好：

技术文档

按标题 / 小节分
代码规范

按「章节 + 小标题」切
接口文档

按「接口为单位」切（一个接口一个 chunk）

可以通过调整：

chunk_size（每块长度）
chunk_overlap（重叠部分长度）
separators（切分优先级）

逐步找到适合你数据的组合。

3. 多轮对话与记忆

当前 Demo 是「单问单答」，你可以进一步：

把历史对话作为额外上下文传入
或
用 LangChain 的 Memory 组件维护简化的历史对话摘要

注意：当历史较长时，仍要控制 token 数，可以让 LLM 先为历史对话做总结，再带进 Prompt。

七、常见坑与优化建议

1. 「模型乱回答、不按文档来」怎么办？

在 Prompt 中反复强调：

必须严格依据上下文
不知道就说不知道
不要凭常识编造

同时：

尝试把 temperature 调低（如 0～0.3）
适当增加检索片段数 k（但不要太大，以免上下文太杂）

2. 「检索不准」怎么办？

可能原因：

文本切得太碎 / 太整：

太碎：单个 chunk 信息不完整
太整：很多不相关内容混在一起，影响匹配

Embedding 模型不适合你的语言 / 领域

检索参数不合适（k 太小或太大）

优化方向：

调整 chunk_size（从 300–800 字试起）
使用专门的中文 Embedding 模型
尝试 MMR 检索，减少冗余

3. 文档频繁更新怎么办？

小规模：

定期重新向量化 & 构建向量库

中大型：

为每条文档保存唯一 ID
对变化的文档做增量更新（删除旧向量、插入新向量）
可以配合简单的「文档版本号」策略，避免错用旧内容

八、给你的行动建议

找一批你手头现成的文档

比如：入职手册、团队项目 Wiki、接口文档、技术规范
至少凑够 10–20 个文档文件，格式随意（PDF/Docx/MD/TXT）

照着本期代码搭一个本地 RAG Demo

先只用一个 LLM（GPT 或任意国产 API）
先跑通「能问能答」，再调 chunk / 检索参数

拉一个同事一起内测

让对方用自然语言随便问，记录哪些问题答得不好
对每个「失败案例」判断是：

检索不到（说明索引 / 切分有问题），还是

检索到了但 LLM 没用好（说明 Prompt / LLM 能力不足）

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