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从文本划分、向量化、相似度检索到生成优化，逐行代码解剖检索增强生成的核心逻辑，更深度解析9大实战技巧：从智能分块策略到动态上下文压缩，助你突破回答质量瓶颈。拒绝做调参工具人，这次彻底掌握RAG的底层基因！

相信大家都对 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）并不陌生。在实际应用中，很多人会借助像 LangChain 或 FAISS 这样的框架来实现 RAG 功能。但如果我们从零开始手动实现一个 RAG 系统，你是否尝试过？

为了帮助大家从底层更好地理解 RAG 的工作原理，本文将带你一步步实现一个简易版本的 RAG 系统。在这个过程中，我们不会使用任何复杂的框架，而是仅依赖大家熟悉的 Python 标准库和常用科学计算库，如 numpy。