RAG工程实战：Naive RAG流程详解

在深入实践之前，我们有必要重申 RAG 的基本原理，这将指导我们在后续的工程开发中做出恰当的技术决策。

数据是 RAG 运行的驱动力。输入低质量数据，必然导致输出低质量答案（Garbage In, Garbage Out）。

这构成了 RAG 的关键所在。如何使计算机识别“苹果”与“水果”之间的关联性？其根本在于向量的运用。

接下来，我们将利用 Python、LangChain 以及 HuggingFace 的开源模型，搭建一个完整的、可在本地运行的 Naive RAG 索引和检索系统。

这段代码完整地展示了数据从加载、清洗、分块、向量化、存储到检索的整个生命周期。

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