Phase 8：RAG 检索增强

向量化 → 相似度检索 → 基于文档回答

关键要点

• RAG = 建库（离线）+ 检索（在线）+ 生成（LLM）
• 余弦相似度：衡量两个向量方向的相似程度，值域 [0,1]
• 中文用字符 bigram，JavaScript \w 不匹配汉字需特别处理

学习目标

• 理解 RAG 为什么能补足模型私有知识
• 说清楚切片、向量化、召回、生成四步
• 知道中文检索为什么需要特殊处理

标签：RAG · Vector · TF-IDF · 知识库

预计学习时间：40 分钟 | 难度：中级