大模型MCP Skill RAG新手入门指南：从零构建知识增强生成系统

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RAG 通过实时检索外部知识库，突破了大模型静态训练数据的局限性
动态注入领域专业知识，显著减少生成内容的幻觉问题
无需重新训练模型，就能实现知识快速更新和领域适配

维度	传统微调	RAG 方案
成本	高（需 GPU 资源）	低（仅需构建检索系统）
效果	依赖训练数据质量	实时获取最新知识
迭代速度	慢（需重新训练）	快（更新知识库即可）
领域适应性	单一领域	多领域灵活切换

# PDF 文本提取示例（PyPDF2 库）from PyPDF2 import PdfReader

def extract_pdf_text(file_path):
    """
    参数说明：file_path: PDF 文件路径
    返回: 清理后的纯文本（移除页眉页脚等噪声）"""text =""
    with open(file_path, 'rb') as f:
        reader = PdfReader(f)
        for page in reader.pages:
            # 添加段落分隔符保持原文结构
            text += page.extract_text() + '\n\n'  
    return text.strip()

# HTML 解析示例（BeautifulSoup）from bs4 import BeautifulSoup

def clean_html(html_content):
    """
    处理要点：1. 移除 <script>/<style> 标签
    2. 保留标题层级结构
    3. 合并连续空白字符
    """soup = BeautifulSoup(html_content,'html.parser')
    for tag in soup(['script', 'style']):
        tag.decompose()
    return ' '.join(soup.stripped_strings)

检索工具	召回率 @10	延迟 (ms)	适用场景
FAISS	92%	15	千万级向量快速检索
ES	88%	50	需要复杂过滤条件

# FAISS 索引构建示例
import faiss
import numpy as np

dim = 768  # bert-base 向量维度
index = faiss.IndexFlatIP(dim)  # 内积相似度

# 建议调参方向：# nprobe=32 平衡召回率和速度
# 当数据量 >1M 时改用 IndexIVFFlat

# RAG Prompt 模板示例
template = """ 基于以下上下文回答问题：{context}

问题：{question}
要求：1. 如果上下文不包含答案，明确回复 "不知道"
2. 引用上下文中的具体段落
3. 使用中文回答，保持专业但易懂
"""

点击访问完整示例包含：

中文文本分块算法（考虑句号 / 问号等标点边界）
基于 LlamaIndex 的 RAG 管道实现
异常处理逻辑（网络超时 / 空检索结果等）

每日全量重建索引 vs 实时增量更新
推荐方案：
使用 FAISS 的 add_with_ids 接口
设置版本化索引（v1/v2 热切换）

import re

# 匹配身份证 / 手机号等
sensitive_pattern = re.compile(r'\b(1[3-9]\d{9}|\d{17}[0-9Xx])\b')

def sanitize_text(text):
    return sensitive_pattern.sub('[REDACTED]', text)