RAG知识库搭建教程2026：从文档导入到向量检索全流程实践

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是2026年企业AI应用的核心架构。本文从文档处理到向量检索全流程，教你搭建一个生产可用的RAG知识库。

架构选型

文档解析：MarkItDown（微软开源，10万星）转Markdown。向量模型：bge-m3（多语言）或text-embedding-3-large（OpenAI）。向量数据库：Chroma（轻量）、Milvus（生产级）、pgvector（Postgres内）。编排框架：LlamaIndex（数据为中心）或LangGraph（复杂编排）。

搭建步骤

# 1. 文档预处理
pip install markitdown
markitdown *.docx *.pdf > knowledge.md

# 2. 分块与向量化
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("./docs").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 3. 检索问答
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("公司的出差报销流程是什么？")

优化要点

分块策略：固定大小（512 token）+重叠（50 token）适合大多数场景。重排序：用bge-reranker对检索结果二次排序，提升相关性。混合检索：关键词检索+向量检索结合，覆盖精确匹配和语义匹配。上下文窗口：Top-5检索结果，控制总token在4000以内。

对知识库搭建感兴趣？阅读Ollama本地部署，或了解MarkItDown文档转换。