RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统核心流程非常精准：
查询 → 向量化 → 检索 → 生成
这是 RAG 实现“知识增强”的关键路径。下面我们结合具体组件（如 ChromaDB、LangChain 检索器）详细拆解每个步骤，并补充关键细节：

1. 查询（Query）

用户输入：自然语言问题或指令（例如：“量子计算的主要挑战是什么？”）。
核心任务：系统接收原始查询，准备进行语义理解。
潜在预处理：
- 拼写校正、敏感词过滤（可选）
- 意图识别（高级场景）

2. 向量化（Embedding）

目标：将文本查询转化为机器可理解的高维向量（Embedding）。
技术核心：
- 嵌入模型（Embedding Model）：如 OpenAI text-embedding-3-small、BAAI/bge-base-en-v1.5 等。
- 同一模型原则：必须使用与构建知识库时相同的嵌入模型，保证向量空间一致性。

输出：

query_vector = embed_model.encode("量子计算的主要挑战是什么？")  # 例如 [0.23, -0.87, ..., 0.45] (维度通常为 384~1536)

3. 检索（Retrieval）

目标：从知识库中找出与 query_vector 最相关的文本片段（Context）。

核心组件协作：

组件	作用	示例（LangChain + ChromaDB）
向量数据库	存储知识库向量，执行高效相似性搜索	`ChromaDB`, `Pinecone`, `Weaviate`
检索器 (Retriever)	封装搜索逻辑，返回 `Document` 对象列表	`vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})`
搜索算法	计算相似度（余弦/L2距离），应用 HNSW 等近似最近邻算法加速	`search_type="mmr"` (兼顾相关性与多样性)
元数据过滤	按来源/日期等条件筛选结果	`filter={"source": "arxiv"}`

关键输出：

[Document(page_content="量子比特的退相干问题是...", metadata={"source": "paper_2023.pdf"}),Document(page_content="错误校正需要大量物理量子比特...", metadata={"source": "tech_blog.md"}),... # 返回 top-k 个相关片段
]

4. 生成（Generation）

目标：将 原始查询 + 检索到的上下文 组合成 Prompt，输入大语言模型（LLM）生成最终答案。
技术流程：
1. Prompt 构造：
```
prompt_template = """
基于以下上下文回答问题：
{context}
问题：{question}
"""
prompt = prompt_template.format(context=retrieved_docs, question=user_query)
```
2. LLM 推理：
  - 模型：GPT-4, Llama 3, Claude 3 等。
  - 关键参数：temperature=0（减少随机性），max_tokens=500（控制长度）。
3. 输出解析：提取结构化答案（如 JSON）或纯文本。
生成示例：
用户问题：量子计算的主要挑战是什么？
LLM 输出：
量子计算面临的核心挑战包括：
1. 量子退相干：量子比特极易受环境干扰导致信息丢失；
2. 错误校正难题：需数千物理量子比特实现1个逻辑比特的容错；
3. 低温要求：量子处理器需接近绝对零度的运行环境。
  （来源：paper_2023.pdf, tech_blog.md）

关键优化点 & 常见挑战

环节	优化策略	挑战与风险
向量化	选用更强嵌入模型领域微调 embedding	长文本表征失真多语言支持不足
检索	混合检索（关键词+向量）重排序（Cohere Rerank）元数据动态过滤	低相关性片段混入知识库覆盖不全
生成	提示工程优化上下文压缩（避免 token 超限）让 LLM 引用来源	幻觉（Hallucination）上下文理解偏差

完整技术栈示例（LangChain + ChromaDB）

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA# 1. 加载向量数据库
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embedding)# 2. 创建检索器（融合元数据过滤）
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3, "filter": {"publish_year": {"$gte": 2022}}}
)# 3. 构建 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),chain_type="stuff",  # 简单拼接上下文retriever=retriever,return_source_documents=True
)# 4. 执行全流程
query = "量子计算在药物研发中的最新进展？"
result = qa_chain.invoke({"query": query})
print(result["result"])  # 生成答案
print(result["source_documents"])  # 检索来源