RAG (检索增强生成) 深度解析与教学

📖 RAG 基础流程

本项目严格遵循 RAG 的标准流水线设计，并利用 Eino Graph 进行了工业级编排：

1. 数据摄入 (Ingestion)
   • Loader: 加载原始文档。
   • Splitter: 智能分段，保证上下文语意完整。
   • Indexer: 调用 Embedding 模型并存入 Milvus 向量数据库。
2. 检索召回 (Retrieval)
   • Retriever: 基于向量相似度搜索相关的知识片段。
3. 生成 (Generation)
   • 将检索到的 Context 注入 Prompt，由大模型生成最终回答。

---

🛠️ 为什么选择 Eino Graph 编排？

在简单的 Demo 中，你可以使用顺序执行（Chain）。但在复杂的 RAG 场景下：

• 分支逻辑: 例如“如果检索不到内容，则直接转为通用对话”。
• 并发执行: 同时调用向量检索、关键词检索和工具调用。
• 状态管理: 在节点间流转复杂的中间变量。 Graph (有向无环图) 是处理这类复杂逻辑的最佳方案，它提供了比链式调用更高的灵活性和可维护性。

---

✨ 进阶优化功能 (面试加分点)

为了教学深度，本项目在基础 RAG 之上增加了以下优化：

1. 自动上下文采集 (SFT Ready)

在 rag/compose 编排中，我们通过回调机制自动捕获了：

• 用户原始提问。
• Retriever 检索到的原始片段 (存入 Sample.Context)。
• 模型的最终回答。 这为后续“分析模型为什么回答不好”以及“微调模型使其更忠实于背景”提供了原始语料。

2. TTFT (首字延迟) 推理加速

利用 投机采样 原理，在 RAG 回答阶段：

• 先由一个小模型根据检索内容生成“初稿”。
• 在用户阅读初稿时，大模型后台进行校对。
• 这种设计显著降低了用户感知的等待时间。

---

🗄️ 环境准备 (Milvus 启动)

RAG 强烈依赖向量数据库，请确保 Milvus 服务运行正常：

Linux / Docker

curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.sh
bash standalone_embed.sh start

Windows (PowerShell)

Invoke-WebRequest https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/refs/heads/master/scripts/standalone_embed.bat -OutFile standalone.bat
.\standalone.bat start

---

📝 教学建议

学习本模块时，请务必阅读 rag/compose/index.go，理解如何将原子工具组合成一个具备决策能力的 Graph。尝试修改 Prompt 模板，观察模型对不同 Context 的敏感度。