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原创 《0 基础 1 小时搭建企业级 RAG 问答系统：FastAPI+LangChain+Milvus【附可运行代码 + 错误排查】》

本文为零基础开发者提供了一套完整的RAG（检索增强生成）系统搭建指南。主要内容包括： 环境准备：详细说明Python 3.11安装、虚拟环境创建和Milvus向量数据库的Docker部署方法 核心实现步骤： 文档处理：PDF解析、中文分块优化（300字符/块） 向量转换：使用OpenAI的text-embedding-3-small模型 数据存储：持久化存储到Milvus（采用COSINE相似度） RAG核心：结合语义检索和大模型生成 特色优化： 修正了常见错误（路径、API调用等） 提供命令行和Web两种