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RAG（Retrieval-Augmented Generation）其实就是结合了检索与生成，核心流程分为 检索（Retrieval） 和 生成（Generation） 两大阶段，通过外部知识库增强生成式模型的准确性和可靠性。

流程其实也很简单，如下图：

关于RAG的基本概念的介绍，可以参考：

RAG(检索增强生成)快速入门

本篇通过一个快速示例演示RAG的实现。

本篇的开发环境

因为本篇旨在演示RAG的快速实现，所有使用的都是比较小型的模型，实际应用和开发可以选取大的模型，这样的效果会比较好。

• 嵌入模型：all-MiniLM-L6-v2， 用于将文本转换为向量，向量维度384
• 自然语言模型：Qwen2.5-0.5B-Instruct
• 向量数据库： LanceDB
• 开发语言： Python
• 开发IDE： VS Code

实现目标

假如有以下文本内容：

     "熊猫是中国的国宝，主要栖息在四川山区。","长城是古代中国建造的军事防御工事，全长超过2万公里。","量子计算利用量子力学原理进行信息处理，相比经典计算机有显著优势。"

现在需要通过RAG获取 “熊猫栖息地?”的答案。

实现步骤

通过嵌入模型获取文本的向量

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
documents = ["熊猫是中国的国宝，主要栖息在四川山区。","长城是古代中国建造的军事防御工事，全长超过2万公里。","量子计算利用量子力学原理进行信息处理，相比经典计算机有显著优势。"
]
# 获取嵌入向量
embeddings = model.encode(documents)
vector_dim =  len(embeddings[0]) #获取向量的维度，这里是384

上面三句话的向量是3个维度是384的数字的数组，如下所示：