简介
RAG（检索增强生成）是构建需要访问私有数据的 AI 应用的主流架构。本指南涵盖生产 RAG 管道的每个阶段：文档解析、分块策略、嵌入模型、向量数据库选型、检索技术和评估方法。附代码示例和实战经验。
Prompts2026年4月6日·1 分钟阅读
RAG Best Practices — Production Pipeline Guide 2026
Comprehensive guide to building production RAG pipelines. Covers chunking strategies, embedding models, vector databases, retrieval techniques, evaluation, and common pitfalls with code examples.
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快速使用
先拿来用，再决定要不要深挖
这里应该同时让用户和 Agent 知道第一步该复制什么、安装什么、落到哪里。
# 解析 → 分块 → 嵌入 → 检索
from docling.document_converter import DocumentConverter
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import Qdrant
docs = DocumentConverter().convert("knowledge_base/")
chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512).split_documents(docs)
vectorstore = Qdrant.from_documents(chunks, embedding=OpenAIEmbeddings())🙏
来源与感谢
综合自生产 RAG 部署、研究论文和社区基准测试。
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