掘金· 桃桃乌龙_·· 3 小时前精选AI 评分38
RAG 深度解析：切分、Embedding、Rerank 与 40 行最小实现
RAG 深度解析：让大模型学会“开卷考试“的知识外挂
AI 导读
作者在掘金发布「近五年 AI 技术演进」系列第二篇，用闭卷与开卷考试的类比拆解 RAG 的离线索引与在线检索两阶段。入场需要会写 Python，原文给出基于 Chroma 和任意 OpenAI 兼容接口的不到 40 行最小实现，把 docs 换成自己的文档即可跑通知识库问答原型。
推荐理由
原文把 RAG 的切分、Embedding、Rerank 参数和排障顺序都写清楚了，适合想搭知识库问答原型的开发者照着做。
来源：掘金 · juejin.cn