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胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程

写在前面

大家好，我是大圣，一名致力于在 AI 时代打造超级个体的软件开发工程师。​

继 Coze 的胎教级教程之后，我再次为大家带来 RAG（检索增强生成）技术的胎教级别教程。​

这篇文章不是一篇面向 RAG 研究者的技术向文章，而是面向普通人的 RAG 科普。​

这篇文章一共 1.6 万字，我为什么要花费大的心力写这篇文章呢？​

因为在当前 AI 技术的发展中，工作流和 RAG 已成为核心应用。​

RAG 不仅是一项真正落地的 AI 技术，而且其衍生产品不仅服务于企业，更能为个人效率带来显著提升。​

然而，任何技术都有其局限性。许多人初次接触 RAG 时兴致勃勃，但实际使用后却失望而归。​

这并非 RAG 技术不够强大，而是因为期望过高。

因此，我希望通过全面详细地阐述 RAG 的完整流程，让你对这项技术有更全面的认知。​

这样，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力​

在开始花费你的时间看这篇长文之前，我希望先管理好你的预期​

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这是一篇关于 RAG 的科普性文章，我会用我一贯的文风（通俗易懂）给小白讲清楚 RAG 的各个环节​

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严格来讲，这不是一篇技术向文章，为了让更多人可以听懂，我隐去了一些不重要的技术细节和术语​

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本文适合任何人，不包括但不限于：AI 爱好者 / 为企业寻找知识库解决方案的老板 / AI 产品经理 等​

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读完本文，我希望你在使用任何知识库工具的时候，对每一步操作都是清晰的，做到知其然，知其所以然​

废话不多说，我们开始！

案例先行

由于这是一篇教学文档，为了吸引你，我想先上两个案例

网易的 QAnything

我们直接上视频

Claude 的 Projects

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