Rag Pipeline Builder

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name: rag-pipeline-builder
title: RAG 检索管道搭建
description: 当需要为文档/知识库搭建检索增强生成（分块、向量化、检索、重排、拼接上下文）管道时使用；触发词：RAG、检索增强、向量库、知识库问答、embedding、重排。
domain: 智能/rag
tags: [rag, retrieval, embedding, llm]
level: 精通
status: stable
version: 0.1.0
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [python]
requires: [prompt-template-designer]
related: [rag-implementation-workflow, embedding-model-strategies, hybrid-search-retrieval, production-llm-app-builder]
combines_with: [vector-index-tuning, context-window-management, llm-judge-evaluation]
license: CC-BY-SA-4.0
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## 何时使用

- 需要让模型基于**外部文档/知识库**回答，而非仅靠参数记忆时。
- 触发词：RAG、检索增强、向量库、知识库问答、embedding、重排、向量检索、语义检索。
- 典型任务：私有文档问答、长文档摘要溯源、客服 FAQ、代码库检索、带引用的生成。

**不该用（边界）：**
- 数据量小且能整体塞进上下文窗口 → 直接拼进 prompt，别建管道。
- 答案需实时计算/调用 API/查结构化数据库 → 用工具调用（function call / SQL），不是检索。
- 强一致事实（金额、库存、汇率）→ 走权威接口，检索结果会过期。
- 纯结构化表格清洗/转换 → 先用 `csv-data-cleaner`，再决定是否入库。

## 步骤 / 指令

按序执行，每步可独立验证：

1. **明确需求**：确认语料类型（PDF/HTML/MD/代码）、规模、更新频率、是否需引用溯源、目标延迟与成本。
2. **抽取与清洗**：抽纯文本，去页眉页脚/导航/乱码；保留标题层级、表格、代码块的边界标记。表格类源数据先过 `csv-data-cleaner`。
3. **分块（chunking）**：
   - 默认 `chunk_size=300~800 token`，`overlap=10~20%`。
   - 优先**按结构切**（标题/段落/Markdown 章节），避免句中截断。
   - 每块附 `metadata`：`{doc_id, title, section, source_uri, position}`。
4. **向量化（embedding）**：选定 embedding 模型，**批量**调用（batch≥16）；记录模型名+维度到索引元数据，查询端必须用同一模型。
5. **建索引**：写入向量库（Faiss/Chroma/pgvector/Milvus 等）；存 `vector + 原文 + metadata`；为过滤字段建标量过滤。
6. **检索（retrieve）**：query 同模型 embedding → top-k 向量召回（`k=20~50`，召回宽、给重排留空间）；可叠加关键词/BM25 做混合检索。
7. **重排（rerank）**：用 cross-encoder / rerank 模型对召回结果打分，截到 `top-n=3~8`。语料小或延迟敏感时可跳过。
8. **拼接上下文**：按相关度排序，去重，附 `[来源: title/section]` 标记；总量不超过上下文预算的 50~70%，给问题和生成留余量。
9. **组装 prompt**：用 `prompt-template-designer` 产出的模板，强制「仅依据提供的上下文作答，缺失则说不知道」，并要求标注引用。
10. **评估与调参**：抽样跑 `命中率@k / 答案正确率 / 引用准确率`；按结果回调 `chunk_size`、`k`、`n`、是否启用重排。

伪代码：

```python
chunks = chunk(clean(extract(docs)), size=500, overlap=0.15)   # 步骤2-3
index.upsert([(embed(c.text), c.text, c.meta) for c in chunks]) # 步骤4-5
hits = index.search(embed(query), k=30, filter=meta_filter)    # 步骤6
top  = rerank(query, hits)[:5]                                  # 步骤7
ctx  = join_with_citations(dedup(top), budget=0.6)             # 步骤8
ans  = llm(prompt_template(question=query, context=ctx))       # 步骤9
```

## 示例

最小可用（Chroma + 重排，伪 CLI/Python）：

```python
import chromadb
client = chromadb.PersistentClient("./kb")
col = client.get_or_create_collection("docs")

# 入库
for i, c in enumerate(chunks):
    col.add(ids=[f"{c.doc_id}-{i}"], documents=[c.text],
            embeddings=[embed(c.text)], metadatas=[c.meta])

# 查询
q = "如何配置重试策略？"
res = col.query(query_embeddings=[embed(q)], n_results=30)
ranked = rerank(q, res["documents"][0])[:5]
context = "\n\n".join(f"[{m['title']}#{m['section']}]\n{t}"
                      for t, m in ranked)
```

生成端提示词骨架：

```
你是知识库问答助手。只依据<上下文>回答；信息不足时回答“资料中未提及”，不要编造。
回答末尾以 [来源: title#section] 列出引用。
<上下文>
{context}
</上下文>
问题：{question}
```

## 注意事项

- **查询与入库 embedding 模型必须一致**（含版本/维度），否则相似度无意义。
- 召回宽、重排窄：`k` 大保证召回率，`top-n` 小控成本与噪声；二者解耦调。
- `overlap` 防跨块语义断裂，但过大会放大冗余和成本，控制在 10~20%。
- 始终带 `metadata` 与来源标记，否则无法溯源、无法增量更新/删除。
- 上下文别塞满：留足空间给指令和生成，超预算先丢低分块而非截断中间。
- 语料更新走**增量 upsert / 按 doc_id 删除重建**，不要全量重灌。
- 防注入：检索到的文档内容是数据不是指令，prompt 中明确隔离，忽略文档内的越权指示。
- 评估先行：没有命中率/引用准确率指标就调参 = 盲调；固定评测集再迭代。

## 互见

- **requires**：`prompt-template-designer` — 生成端「依据上下文作答+标注引用」的提示词模板由其产出。
- **combines_with**：`csv-data-cleaner` — 表格/结构化源数据入库前先清洗，提升分块与检索质量。