【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（下篇）

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前言 本篇文章是 【教小白看懂RAG】 的续写，此处坑深，每每打开不知要从何给小白讲起 但经多次催更，深感厚爱。 本篇我会提供一些大家可实操学习的方式方法 索引一些好的RAG内容 并分享给大家一些我付费买的干货内容供大家学习 以下内容，如有错漏，欢迎留言补充、批评、指正。 回顾 上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么 如果没有看过，移步： 【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇） 现在再来看这四个阶段， ①、问题解析阶段 ②、知识库检索阶段 ③、信息整合阶段 ④、大模型生成回答 那么想要一个更加符合预期的生成结果，本质上是对这四个阶段的一步步优化。 一、数据预处理 1、数据预处理 和我们进行关键词检索类似（但是这里是向量检索，前文已有介 ………………………………