从这篇开始，我们正式进入 RAG 系列教程。搭建一个能问答的知识库并不难，但是想让检索和回答稳定下来，还需要理解分片、索引、召回、重排和生成分别做了什么。这一篇就结合代码，把 RAG 的完整流程过一遍。

RAG 实战教程（一）：RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成

从这一篇开始，我们正式进入 RAG 系列教程。相比简单的知识库 Demo，真实项目更关注检索是否准确、回答是否可靠，以及整个链路如何稳定运行。本文将从原理到代码，带你跑通完整 RAG 流程。

人工智能

后端

算法

RAG分片索引召回重排生成完整教程，结合代码实现。核心要点：按段落优先分片保留overlap，用向量数据库存储embedding和元数据，余弦相似度检索Top10候选，Reranker精排Top3，Prompt中限定资料范围并标注引用来源。回答错误时从数据、分片、召回、排序、生成逐层排查，避免盲目换模型。提供可直接运行的mini-rag示例，含TXT文档处理、Embedding生成、BGE Reranker重排和带引用回答。

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RAG分片索引召回重排生成完整教程，结合代码实现。核心要点：按段落优先分片保留overlap，用向量数据库存储embedding和元数据，余弦相似度检索Top10候选，Reranker精排Top3，Prompt中限定资料范围并标注引用来源。回答错误时从数据、分片、召回、排序、生成逐层排查，避免盲目换模型。提供可直接运行...

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