胎教级教程：万字长文带你理解RAG全流程

飞书用户2749

2024年11月28日修改

写在前面

这篇文章不是一篇面向RAG研究者的技术向文章，而是面向普通人的RAG科普。​

这篇文章一共1.6万字，我为什么要花费大的心力写这篇文章呢？​

因为在当前AI技术的发展中，工作流和RAG已成为核心应用。

RAG不仅是一项真正落地的AI技术，而且其衍生产品不仅服务于企业，更能为个人效率带来显著提升。​

然而，任何技术都有其局限性。许多人初次接触RAG时兴致勃勃，但实际使用后却失望而归。​

这并非RAG技术不够强大，而是因为期望过高。

因此，我希望通过全面详细地阐述RAG的完整流程，让你对这项技术有更全面的认知。​

这样，在使用RAG相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力​

在开始花费你的时间看这篇长文之前，我希望先管理好你的预期​

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这是一篇关于RAG的科普性文章，我会用我一贯的文风（通俗易懂）给小白讲清楚RAG的各个环节​

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严格来讲，这不是一篇技术向文章，为了让更多人可以听懂，我隐去了一些不重要的技术细节和术语​

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本文适合任何人，不包括但不限于：AI爱好者 / 为企业寻找知识库解决方案的老板 / AI产品经理 等​

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读完本文，我希望你在使用任何知识库工具的时候，对每一步操作都是清晰的，做到知其然，知其所以然​

废话不多说，我们开始！

案例先行

由于这是一篇教学文档，为了吸引你，我想先上两个案例

网易的QAnything

我们直接上视频

Claude的Projects

Claude的付费版本（每月20美金）有一个非常强大的功能：Projects​

这个功能的逻辑也很简单，就是你可以创建一个项目，上传一些文档，然后可以基于这些文档进行问答。​

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