RAG技术入门：5步构建你的第一个智能检索系统-优快云博客

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开发一个极简版RAG演示应用，功能包括：1) 小型示例知识库(5-10个文档)；2) 基础检索功能；3) 简单问答界面；4) 分步教程说明。要求界面友好，代码注释详细，适合初学者学习。使用Python+Flask实现，集成小型语言模型。

示例图片

最近在研究如何让AI更好地理解和回答特定领域的问题，发现RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术特别适合这个场景。作为一个刚入门的小白，我记录下自己实现一个极简版RAG系统的过程，希望能帮助到同样想尝试的朋友。

RAG技术结合了信息检索和文本生成两大能力。简单来说就是：先从一个知识库中找到相关内容，再用这些内容帮助AI生成更准确的回答。这比直接让AI凭空编造答案要靠谱得多。

我选了5篇关于Python基础语法的短文作为示例知识库，每篇200-300字，内容涵盖变量、循环、函数等基础概念。这些文档以txt格式存储，方便后续处理。

用Python的Flask框架创建了一个Web应用。检索部分主要做三件事： - 将文档转换为向量（用了开源的sentence-transformers模型） - 建立简单的向量索引 - 实现基于余弦相似度的检索排序

前端用HTML+JavaScript做了个极简界面： - 一个输入框用于提问 - 显示检索到的相关文档片段 - 展示AI生成的最终回答后端集成了一个小型的开源语言模型处理生成部分。

在测试时发现几个常见问题： - 检索到的文档片段有时太长，调整了截取策略 - 生成回答偶尔会跑题，增加了对检索结果的过滤 - 界面响应速度慢，优化了向量计算部分

整个过程最让我惊喜的是，用InsCode(快马)平台可以一键部署这个Demo。不需要自己配置服务器环境，上传代码后点几下就能生成可访问的链接，特别适合快速验证想法。

示例图片

作为新手入门项目，这个简易版RAG系统虽然功能简单，但完整展示了核心技术流程。下一步我打算扩展知识库规模，尝试不同的检索策略。建议初学者也可以从这个最小可行版本开始，逐步深入理解RAG的各个组件。

输入框内输入如下内容：

开发一个极简版RAG演示应用，功能包括：1) 小型示例知识库(5-10个文档)；2) 基础检索功能；3) 简单问答界面；4) 分步教程说明。要求界面友好，代码注释详细，适合初学者学习。使用Python+Flask实现，集成小型语言模型。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考