rag实践手册
RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与生成式AI 相结合的技术架构。RAG 的解决方案：RAG 通过引入外部知识库，让 AI 模型在生成回答前先检索相关信息，从而显著提高回答的准确性和时效性。这种方法特别适合构建个人数字分身，因为它可以基于你的个人文档、博客文章、经验总结等生成符合你风格和观点的回答。2.2 RAG 的工作流程RAG
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二、RAG 原理与核心概念
RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索和生成式 AI，有效解决了传统大语言模型
的知识截止、幻觉等问题。将深入解析 RAG 的核心概念和工作原理，详细介绍其
两阶段处理流程：离线的知识库构建和实时的查询响应。我们还将探讨 Cloudflflare 提
供的 RAG 参考架构，帮助您理解如何在实际项目中应用这些概念，构建高效、可靠的
AI 应用系统。
2.1什么是rag
RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与生成式
AI 相结合的技术架构。
RAG 的解决方案：
RAG 通过引入外部知识库，让 AI 模型在生成回答前先检索相关信息，从而显著提高回
答的准确性和时效性。这种方法特别适合构建个人数字分身，因为它可以基于你的个人
文档、博客文章、经验总结等生成符合你风格和观点的回答。
2.2 RAG 的工作流程
RAG 系统的工作流程分为两个主要阶段：知识库构建（离线处理）和查询响应（实时
处理）
在知识库构建阶段，首先需要收集和预处理各种格式的文档（如 Markdown、PDF、
TXT），清理无关内容并标准化文本。随后，将长文档合理分块，确保语义完整，并为每
个文本块添加元数据（如标题、来源、时间）。接着，利用嵌入模型将这些文本块转换
为高维向量，捕捉其语义信息，并将向量存入向量数据库以便后续检索。
进入查询响应阶段，系统会将用户的问题同样通过嵌入模型转为向量，并在向量数据库
中检索出最相关的文档块（通常基于余弦相似度或欧氏距离，返回 top‑k 结果）。这些
检索到的内容会被整合为上下文，与用户问题一起构建提示词，最终交由大语言模型生
成基于事实的准确回答，并返回给用户。
2.3.1 RAG 参考架构的两大阶段
RAG 系统的实现通常分为两个核心阶段，每个阶段都承担着关键的功能：
・ 知识库构建阶段（Knowledge Seeding）
在这一阶段，原始文档会被上传至系统，经过初步处理后，消息被异步推送到队列
中。消费者进程会批量处理这些文档，利用嵌入模型将文本转化为高维向量，并存
入向量数据库以便后续检索。同时，原始文档也会被持久化保存。整个流程通过队
列机制实现任务的可靠传递和重试，确保数据一致性和处理的健壮性。
・ 知识查询阶段（Knowledge Queries）
用户发起查询请求后，系统会将查询内容转化为向量，并在向量数据库中检索最相
关的文档片段。随后，系统根据检索结果从持久化数据库中获取原始文档，将这些
内容与用户查询一同传递给生成模型，最终生成基于事实的响应。
这种架构充分利用了 Cloudflflare Workers 的无服务器和边缘计算能力，结合 Queues
的异步处理、Workers AI 的嵌入与生成、Vectorize 的高效检索以及 D1 的数据持久化，
开发者可以快速搭建高性能、可扩展的 RAG 应用。
2.3.3 RAG 架构的优势
RAG 架构的优点包括：
・ 回答更准确可靠，内容可追溯到具体文档
・ 支持个性化和专业化知识库，适合数字分身场景
・ 无需训练专用模型，知识库可实时更新，维护成本低
・ 系统具备自动扩缩容和全球低延迟服务能力
第 3 章 技术栈选择与架构设计
3.1 整体架构概览
我们的 RAG 聊天机器人采用了现代化的无服务器架构，整个系统可以分为数据源层、
数据处理层、存储层、计算层、AI 服务层和展示层等核心层次。整个系统的数据流程可
以分为数据摄取阶段（离线）和对话交互阶段（实时）两个主要部分。
在数据摄取阶段，系统会从 Hugo 网站的 content/ 目录收集 Markdown 文档，使用
fast‑ingest.ts 脚本解析并分块文档内容，通过千问或 Gemini API 生成文档嵌入向
量，最后将向量和元数据存储到 Cloudflflare Vectorize 数据库中。
在对话交互阶段，用户通过网站上的聊天 Widget 发送问题，Cloudflflare Worker 接收
请求并向量化用户查询，在 Vectorize 中检索最相关的文档片段，构建包含上下文的提
示词，调用大语言模型生成回答，最后返回格式化的响应给用户。
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