入门 RAG（检索增强生成）可以按照以下步骤进行：
1. 理解 RAG 的基本概念
- RAG 是结合 检索（Retrieval） 和 生成（Generation） 的方法，提升大语言模型的准确性和知识覆盖度。
- 其核心思想是：先从外部知识库中检索相关信息，再将检索结果与输入结合，最后用生成式模型回答问题。
2. 学习 RAG 的关键组件
- 检索器（Retriever）：负责从数据库、向量存储或文档集中找到最相关的信息。（常见工具：FAISS、ChromaDB）
- 生成模型（Generator）：利用检索到的信息生成回答。（常见模型：LLaMA、GPT、T5 等）
- 知识存储（Knowledge Base）：存放外部数据，可以是向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）或传统数据库（如 PostgreSQL）。
3. 搭建基础 RAG 流程
可以使用 LangChain 或 LlamaIndex 这类框架快速上手：
- 数据预处理：清理文本数据，并转换成向量格式。
- 向量存储：使用 FAISS 或 Pinecone 存储数据。
- 检索实现：基于相似度搜索获取相关内容。
- 生成回答：结合检索信息，调用 LLM 生成答案。
4. 实践 RAG 项目
- 简单实验：用 OpenAI + FAISS 实现基础 RAG。
- 强化检索能力：尝试使用更好的嵌入模型（如 BGE、Cohere Embed）。
- 应用优化：加入 Rerank、混合搜索（BM25 + 向量搜索）等。
- 构建自己的知识库：从 PDF、网页、数据库导入数据，实现企业级 RAG。
5. 进阶探索
- 深入 LangChain / LlamaIndex，学习更高级的 RAG 管道优化。
- 优化检索策略，如 Dense Retrieval + Sparse Retrieval 结合。
- 高效推理，用 LoRA、量化技术降低计算成本。
- 增强生成稳定性，如 CoT（思维链）、RAG-fusion 等方法。
如果你想快速上手，我建议先用 LangChain + FAISS + OpenAI API 跑一个最小可行的 RAG，然后再逐步优化。你对哪个部分更感兴趣？