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最近 AI 圈子里最火的技术莫过于RAG (检索增强生成)。简单说，就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库，让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。

市面上很多 RAG 工具都要收费，或者部署起来像修核电站一样复杂。

今天，我给个人开发者和学生党带来一套“白嫖级”黄金方案！

❌ 不需要买显卡 (GPU)
❌ 不需要租服务器
❌ 不需要复杂的 Docker 部署
✅全中文支持 + 免费 API + 纯 Python 代码

只要你会一点点 Python，10分钟就能在自己电脑上跑通！

🧐 什么是 RAG？

大模型 (LLM) 就像一个博学的考生，但他没看过你的《员工手册》。
RAG 就是一场**“开卷考试”**：

1. 你提问。

2. 系统先去你的《员工手册》里翻书（检索）。

3. 把翻到的几页纸和问题一起交给考生。

4. 考生根据资料写出答案。

🛠️ 我们的“零成本”技术栈

为了实现这个目标，我们精选了以下组件：

1. 大脑 (LLM)：Qwen 2.5 (7B)。目前最强的开源中文模型之一。我们通过硅基流动 (SiliconFlow)的免费 API 调用，速度飞快。
2. 翻译官 (Embedding)：BGE-M3。智源研究院出品，中文语义理解的天花板。同样使用免费 API。
3. 记忆库 (Vector DB)：Chroma。一个 Python 库就能运行的向量数据库，不用装软件，数据存本地，轻量又好用。
4. 搬运工 (PDF Parser)：PyMuPDF。用来把 PDF 变成文字。

免费申请硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/i8GShr3q

💻 核心代码实战

第一步：安装依赖

打开终端，一行命令搞定：

pip install openai chromadb pymupdf

第二步：处理 PDF 文档

RAG 的第一步是把长文档“切”成小块（Chunking），方便检索。

import fitz # PyMuPDF def extract_and_chunk(pdf_path, chunk_size=300): doc = fitz.open(pdf_path) full_text = "" for page in doc: full_text += page.get_text() # 简单的切片逻辑 chunks = [] for i in range(0, len(full_text), chunk_size - 50): # 50字重叠 chunks.append(full_text[i : i + chunk_size]) return chunks

第三步：存入向量数据库

这一步是 RAG 的灵魂。我们将文本转换成向量（一串数字），存入 Chroma。

import chromadb from openai import OpenAI # 配置硅基流动 API (兼容 OpenAI 格式) client = OpenAI(api_key="你的_API_KEY", base_url="https://api.siliconflow.cn/v1") chroma_client = chromadb.EphemeralClient() # 内存模式，跑完即焚 collection = chroma_client.create_collection(name="demo") # 向量化并存储 def add_to_db(chunks): embeddings = [] for text in chunks: # 调用 BGE-M3 模型 resp = client.embeddings.create(input=text, model="BAAI/bge-m3") embeddings.append(resp.data[0].embedding) collection.add( documents=chunks, embeddings=embeddings, ids=[f"id_{i}" for i in range(len(chunks))] )

第四步：问答全流程

当用户提问时，我们先搜相关片段，再把片段喂给大模型。

def ask_ai(question): # 1. 搜索 q_vec = client.embeddings.create(input=question, model="BAAI/bge-m3").data[0].embedding results = collection.query(query_embeddings=[q_vec], n_results=2) context = "\n".join(results['documents'][0]) # 2. 生成 prompt = f"基于背景信息：{context}\n回答问题：{question}" response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response.choices[0].message.content

✨ 效果演示

🚀 总结

你看，搭建一个企业级的 RAG 系统，其实核心逻辑就这几十行代码。通过SiliconFlow + Chroma的组合，我们完美解决了“中文理解”和“部署成本”两大难题。

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