熟悉了Loader、Splitter、Embedding、Retriever这都只是“零件”。而这一篇文章，要做的是一件更难的事：

把零件，变成一台真正能跑的机器。

RAG 不是一个流程，而是一个系统

很多文章会画这样一张图：

Query → 检索 → 拼接 → LLM → 输出

这没错，但不够。

工程视角下的 RAG：

RAG = 数据系统 + 检索系统 + 推理系统 + 服务系统

工程级 RAG 总体架构

RAG 分层架构

用户请求                        │                ┌───────▼────────┐                │   API / 服务层  │  ← FastAPI / 网关                └───────┬────────┘                        │                ┌───────▼────────┐                │   Query 处理层 │                │（改写 / 路由） │                └───────┬────────┘                        │        ┌───────────────┼───────────────┐        │                               │┌───────▼────────┐             ┌────────▼────────┐│  检索层        │             │  缓存层          ││ Retriever      │             │ Redis / 本地缓存 │└───────┬────────┘             └────────┬────────┘        │                               │        ▼                               ▼  向量数据库                     历史结果 / 热数据 (Vector Store)        │        ▼┌────────────────────┐│   Prompt 构建层     │└────────┬───────────┘         ▼   大模型（LLM）         ▼      最终回答

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一句话总结：

Demo 是“一条线”，
工程是“一张网”。

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数据层设计

这一层，90%的人会忽略，但它决定效果天花板。

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数据处理流水线

原始数据 → 清洗 → 切分 → 向量化 → 入库

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核心设计点

数据标准化

• • 去噪（HTML标签、乱码）
• • 统一格式（JSON / Document）

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Chunk 设计

推荐策略：

• • 300~800 tokens
• • overlap 10%~20%

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元数据

{  "source": "交通规划.pdf",  "page": 12,  "type": "政策",  "city": "北京"}

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👉 作用：

让检索从“模糊”变“可控”。

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检索层设计

这里你可以呼应上一篇。

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检索架构升级

从：

单一 Retriever

升级到：

多路检索 + 融合
``````plaintext
Query            │   ┌────────┼────────┐   │        │        │向量检索  关键词检索  规则检索   │        │        │   └────────┴────────┘            │         融合排序            │         Top-K

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核心思想

不要相信单一检索器。

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融合策略

• • 加权融合
• • 去重
• • rerank（强烈推荐）

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uery 处理层

这一层，往往是“效果翻倍”的关键。

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Query 改写

用户：这个怎么搞？→ 改写：“如何实现GIS交通数据分析流程？”

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Query 路由

根据问题类型走不同链路：

类型	处理方式
知识问答	RAG
数值计算	Tool
GIS分析	Agent

在 LangChain 中：

• • RouterChain
• • Agent

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Prompt 构建层

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典型 Prompt 模板

你是一个GIS专家，请基于以下内容回答问题：{context}问题：{question}

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优化点

• • 限制回答范围（避免幻觉）
• • 标注来源
• • 指定风格（专业 / 简洁）

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一句话：

Prompt 决定“表达方式”，
检索决定“内容质量”。

为什么要缓存？

两个原因：

• • 成本（LLM 很贵）
• • 延迟（用户体验）

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常见缓存策略

• • Query → Answer
• • Query → 检索结果

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工具：

• • Redis
• • 本地缓存

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在线 vs 离线

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离线

• • 数据处理
• • 向量构建
• • 索引更新

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在线

• • Query 处理
• • 检索
• • 推理

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👉 一句话总结：

重的活放离线，快的活留在线。

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GIS 场景下的 RAG 架构

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GIS 专属架构

Query  │语义解析  │┌───────────────┐│ 语义检索       ││（政策/知识）   │└──────┬────────┘       │┌──────▼────────┐│ 空间分析模块   │（QGIS / PostGIS）└──────┬────────┘       │   数据结果       │   LLM解释

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核心升级点

从“回答问题” → “解决问题”

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示例

问题：北京哪些区域适合建设风电站？流程：1. 检索政策2. 分析风速数据3. 空间筛选4. LLM总结

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这已经不是 RAG： 是 RAG + Agent推荐技术栈

• • 后端：FastAPI
• • 框架：LangChain
• • 向量库：Milvus / Chroma
• • Embedding：BGE
• • 前端：Mapbox / Vue
• • 缓存：Redis

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阶段1:大模型基础

阶段2:RAG应用开发工程

阶段3:大模型Agent应用架构

阶段4:大模型微调与私有化部署

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