从零搭建企业级 RAG 系统：架构设计与最佳实践

项目背景

随着大语言模型的普及，越来越多企业希望将 AI 能力与内部知识库结合。本文分享我们在实际项目中搭建 RAG 系统的完整经验。

RAG 架构图

系统架构

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   用户查询   │───▶│   检索模块   │───▶│   生成模块   │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
                          │                    │
                          ▼                    ▼
                   ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
                   │  向量数据库  │    │    LLM     │
                   └─────────────┘    └─────────────┘

核心组件

1. 文档处理流水线

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def process_documents(file_path: str):
    # 加载文档
    loader = PyPDFLoader(file_path)
    documents = loader.load()
    
    # 智能分块
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=500,
        chunk_overlap=50,
        separators=["

", "
", "。", "！", "？"]
    )
    
    chunks = splitter.split_documents(documents)
    return chunks

2. 向量存储方案

方案	优点	缺点	推荐场景
Milvus	高性能、可扩展	部署复杂	大规模生产
Pinecone	托管服务、易用	成本高	快速验证
ChromaDB	轻量级、免费	性能一般	本地开发

向量检索示意图

性能优化技巧

混合检索 - 结合关键词和语义检索
重排序 - 使用 Cross-Encoder 优化结果
缓存策略 - 热门问题结果缓存

实测效果

经过优化后，系统在内部测试中达到：

📈 准确率：92%
⚡ 响应时间：< 2 秒
💰 成本节省：60%

从零搭建企业级 RAG 系统：架构设计与最佳实践

从零搭建企业级 RAG 系统：架构设计与最佳实践

项目背景

系统架构

核心组件

1. 文档处理流水线

2. 向量存储方案

性能优化技巧

实测效果

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