RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统结合了检索和生成的优势，是当前企业级 AI 应用的热门架构。

1. 向量数据库选择

常见的向量数据库包括 Pinecone、Weaviate、Milvus 等。选择时需考虑数据规模、查询延迟和成本。

2. 文档处理流程

文档需要经过分块、向量化、存储三个步骤。分块大小直接影响检索效果，通常 500-1000 tokens 较为合适。

3. Prompt 工程

设计良好的 Prompt 能显著提升 RAG 系统的输出质量。需要明确指示模型如何使用检索到的上下文。

4. 评估与优化

建立评估指标体系，包括检索准确率、生成质量和响应时间，持续优化系统性能。