D12 | 手搓 RAG：30 行代码搞定问答机器人

文章目录

• D12 | 手搓 RAG：30 行代码搞定问答机器人
• • 写在前面
  • 一、最朴素的 RAG：10 行核心代码
  • 二、完整 RAG 流程：5 步拆解
  • • 2.1 Step 1：文档加载
    • 2.2 Step 2：文档切片
    • 2.3 Step 3：Embedding
    • 2.4 Step 4：检索（向量相似度）
    • 2.5 Step 5：生成
  • 三、30 行完整版：手搓 RAG
  • 四、加流式输出：一个 token 一个 token 返回
  • • 4.1 流式输出的 3 个好处
  • 五、加知识库持久化
  • • 5.1 方案 ①：JSON 存盘（小项目）
    • 5.2 方案 ②：SQLite 存盘（中等项目）
    • 5.3 方案 ③：Chroma / Milvus（D10 推荐）
  • 六、完整实战：跑通公司政策问答
  • 七、性能优化：让 RAG 跑得更快
  • • 7.1 检索加速
    • 7.2 批量 Embedding
    • 7.3 缓存
    • 7.4 性能数据
  • 八、调试：RAG 不对时怎么查
  • • 8.1 加调试日志
  • 九、这 30 行值多少钱？
  • 十、这一篇的小结
  • • 10.1 5 个 Key Takeaway
    • 10.2 决策树
    • 10.3 思考题
  • 下篇预告

D12 | 手搓 RAG：30 行代码搞定问答机器人

系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S1 模块 3 · RAG 实战 ④ · 公众号精选候选 ⭐） 作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验 配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack

写在前面

D9-D11 我们把 RAG 拆成了 3 篇讲——概念、向量库、Embedding + 切片。

但全是概念，没动过手。

这一篇不一样——我们手写一个能跑的 RAG，不依赖 LangChain、不依赖 LlamaIndex、不依赖任何框架，30 行核心代码。

跑通之后你能拿到什么？

• 一个能回答\”公司政策\”问题的命令行机器人
• 流式输出（一个 token 一个 token 返回）
• 5 分钟跑通，开箱即用
• 完整代码可直接 copy 到自己项目

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