从零构建 RAG 系统：基于 Llama3 的文档问答实现

原作者/维护者：N3NU 来源平台：GitHub 原始链接：https://github.com/N3NU/artificial-intelligence-project-two 发布时间：2026年5月24日

本项目是完整展示RAG技术栈的开源项目，涵盖文档加载、分块、向量化、检索到生成的全流程，基于Llama3实现文档问答功能，为学习者提供清晰的RAG系统构建路径。

2023年以来，LLM（如GPT-4、Claude、Llama）展现强大能力，但存在知识截止于训练数据时间点的局限，无法访问私有或最新资料。

检索增强生成（RAG）技术应运而生，核心思想是用户提问时先从外部知识库检索相关信息，再将结果作为上下文提供给LLM生成回答，解决LLM知识局限问题。

项目技术流程：Documents → PDF Loader → Chunking → Embeddings → Chroma Vector DB → Similarity Retrieval → Prompt Construction → Llama3 → Grounded Answer + Citations

1. 文档加载：处理PDF等格式，转换为可处理文本；
2. 文本分块：采用固定长度/段落/重叠/语义分块策略，平衡上下文与检索精度；
3. 向量化：用Embeddings模型将文本转为向量；
4. 向量存储：Chroma向量数据库支持近似最近邻搜索；
5. 相似性检索：问题转向量后搜索最相似文档块；
6. 提示工程：整合检索结果到提示引导模型生成；
7. LLM：选用Llama3，支持本地部署（隐私/成本/定制优势）；
8. 结果输出：生成带引用的回答，保证可追溯性。

1. 企业内部知识库：快速回答产品手册/技术规范等问题，提升信息获取效率；
2. 学术文献助手：定位相关研究、总结发现，辅助科研；
3. 客服自动化：基于产品文档回答客户问题，减轻人工压力，保证回答一致性。

1. 检索质量优化：混合检索（向量+关键词）、查询重写、结果重排序；
2. 幻觉控制：提示要求仅基于上下文回答、降低温度参数、后处理验证一致性；
3. 长上下文处理：应对大窗口下的检索精度与多块推理问题。

本项目虽为练习项目，但触及AI应用核心技术栈，是工业界落地大模型的主流方案。

RAG不断演进：多模态RAG、Agentic RAG、Graph RAG等新范式出现，但核心检索-生成架构仍是基础。掌握RAG是将LLM与私有知识结合的关键，是AI开发者的核心竞争力。