从零实现Python版RAG核心：文本分块与向量检索实战

1. 项目背景与核心价值

最近在技术社区看到不少关于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的讨论，但大多数文章要么停留在概念层面，要么直接调用现成的框架接口。这让我想起刚入行时导师说过的话："想真正掌握一个技术，就得从轮子造起"。于是花了两个周末时间，仅用Python标准库实现了一个最小化的RAG内核。

这个项目的独特价值在于：

• 完全基于python内置的json、re、collections等基础库
• 从零实现文档加载、文本分块、向量化、检索到生成的完整链路
• 每个环节都保留可插拔的接口设计
• 代码总量控制在200行以内

特别说明：本文实现的简易版重点在于揭示核心机制，生产环境建议使用专业向量数据库。但通过这个手撕过程，你会对以下问题有全新认知：

• 为什么RAG需要特定的文本分块策略？
• 向量相似度计算到底在比什么？
• 检索结果如何影响最终生成质量？

2. 核心架构设计

2.1 整体流程分解

mermaid复制graph TD
    A[原始文档] --> B[文本分块]
    B --> C[向量化存储]
    D[用户问题] --> E[向量检索]
    C --> E
    E --> F[上下文组装]
    F --> G[提示词构建]
    G --> H[文本生成]

2.2 关键技术选型