📰 AI知识库实战：如何用RAG技术构建游戏攻略查询系统

RAG是什么？为什么游戏官网需要它？

当用户问"帝王合击战士PK技巧"时，通用AI可能无法准确回答。但RAG可以让AI基于官网攻略文章来回答，确保答案准确且来源可查。

RAG工作原理

步骤一：文档切块。把长文章切成小的文本块（500字左右）。步骤二：向量化。调用Embedding模型将文本块转为向量。步骤三：存储向量。把向量和原文存入向量数据库（如Chroma）。步骤四：检索。当用户提问时，在向量库中检索相关内容。步骤五：生成。把检索到的内容和问题一起发给LLM生成答案。

主流向量数据库对比

Chroma：最轻量，适合个人项目。Milvus：适合大规模企业级应用。Pinecone：云原生，无需运维。

实战：用RAG构建帝王合击攻略问答

收集帝王合击攻略文章。切块后向量化存储。用户提问时检索相关文章并生成答案。整个系统可在本地运行，成本为零。

RAG的局限性

检索质量依赖文章质量。向量搜索有精度上限。生成内容可能存在幻觉。