一、前言

建议提前阅读以下文章：

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• Python 调用 DeepSeek 大模型

• AI API 编程

二、简介

RAG，全称 Retrieval Augmented Generation，中文意思 检索增强生成。

实现步骤：

1. 准备外部数据，并切割成一个个文本块。文本块转换成向量（向量包含文本之间的语法、语义等关系），存入向量数据库。

2. 用户提问时，提问内容转换为向量，然后再向量数据库中查找相似的向量（与用户提问内容向量距离最近的向量，即最相关的段落）。

3. 用户提问内容 和 相关的段落 被组合发给模型。

4. AI 将 相关的段落 作为上下文，进行回答。

以下为步骤图（源自：LangChain）：

三、实操