RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统核心流程非常精准：
查询 → 向量化 → 检索 → 生成
这是 RAG 实现“知识增强”的关键路径。下面我们结合具体组件（如 ChromaDB、LangChain 检索器）详细拆解每个步骤，并补充关键细节：

1. 查询（Query）

• 用户输入：自然语言问题或指令（例如：“量子计算的主要挑战是什么？”）。

• 核心任务：系统接收原始查询，准备进行语义理解。

• 潜在预处理：

  • 拼写校正、敏感词过滤（可选）

  • 意图识别（高级场景）

2. 向量化（Embedding）

• 目标：将文本查询转化为机器可理解的高维向量（Embedding）。

• 技术核心：

  • 嵌入模型（Embedding Model）：如 OpenAI text-embedding-3-small、BAAI/bge-base-en-v1.5 等。

  • 同一模型原则：必须使用与构建知识库时相同的嵌入模型，保证向量空间一致性。

• 输出：

  query_vector = embed_model.encode("量子计算的主要挑战是什么？")  # 例如 [0.23, -0.87, ..., 0.45] (维度通常为 384~1536)

3. 检索（Retrieval）

• 目标：从知识库中找出与 query_vector 最相关的文本片段（Context）。

• 核心组件协作：

  组件	作用	示例（LangChain + ChromaDB）
  向量数据库	存储知识库向量，执行高效相似性搜索	ChromaDB, Pinecone, Weaviate
  检索器 (Retriever)	封装搜索逻辑，返回 Document 对象列表	vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
  搜索算法	计算相似度（余弦/L2距离），应用 HNSW 等近似最近邻算法加速	search_type="mmr" (兼顾相关性与多样性)
  元数据过滤	按来源/日期等条件筛选结果	filter={"source": "arxiv"}

• 关键输出：

  [
    Document(page_content="量子比特的退相干问题是...", metadata={"source": "paper_2023.pdf"}),
    Document(page_content="错误校正需要大量物理量子比特...", metadata={"source": "tech_blog.md"}),
    ... # 返回 top-k 个相关片段
  ]

4. 生成（Generation）

• 目标：将 原始查询 + 检索到的上下文 组合成 Prompt，输入大语言模型（LLM）生成最终答案。

• 技术流程：

  1. Prompt 构造：

     prompt_template = """
     基于以下上下文回答问题：
     {context}
     问题：{question}
     """
     prompt = prompt_template.format(context=retrieved_docs, question=user_query)

  2. LLM 推理：

     • 模型：GPT-4, Llama 3, Claude 3 等。

     • 关键参数：temperature=0（减少随机性），max_tokens=500（控制长度）。

  3. 输出解析：提取结构化答案（如 JSON）或纯文本。

• 生成示例：

  用户问题：量子计算的主要挑战是什么？
  LLM 输出：
  量子计算面临的核心挑战包括：

  1. 量子退相干：量子比特极易受环境干扰导致信息丢失；

  2. 错误校正难题：需数千物理量子比特实现1个逻辑比特的容错；

  3. 低温要求：量子处理器需接近绝对零度的运行环境。
     （来源：paper_2023.pdf, tech_blog.md）

关键优化点 & 常见挑战

完整技术栈示例（LangChain + ChromaDB）

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 1. 加载向量数据库
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embedding)

# 2. 创建检索器（融合元数据过滤）
retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 3, "filter": {"publish_year": {"$gte": 2022}}}
)

# 3. 构建 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),
    chain_type="stuff",  # 简单拼接上下文
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)

# 4. 执行全流程
query = "量子计算在药物研发中的最新进展？"
result = qa_chain.invoke({"query": query})
print(result["result"])  # 生成答案
print(result["source_documents"])  # 检索来源

为什么这个流程有效？

1. 知识实时性：检索动态获取最新数据（无需重新训练 LLM）。

2. 可信度提升：答案基于检索到的证据（可溯源）。

3. 成本可控：避免将海量知识预注入 LLM 参数。

通过精准控制 查询→向量化→检索→生成 的每个环节，RAG 系统在知识密集型任务中显著优于纯 LLM 生成，成为企业级 AI 应用的核心架构。