什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种让AI在生成回答前先检索相关信息，从而生成更准确、更可靠回答的技术。
Retrieval（检索）
通过混合搜索（Vector+Keyword）查找与问题相关的文档/信息
Augmented（增强）
将检索到的信息添加到AI提示词中
Generation（生成）
基于检索到的信息生成准确的回答
仅依赖训练数据 → 缺乏最新信息，产生幻觉（Hallucination）
实时知识检索 → 反映最新信息，基于来源的准确回答
RAG应用领域
RAG技术应用于QuantHow的各类服务中
AI开发工作流
在Claude Code集成AI协作系统中自动检索历史会话、代码模式、文档，为开发提供上下文。
- 会话上下文自动检索
- 代码模式推荐
- 基于文档的回答生成
- 反馈循环学习
Web AI Agent
在企业定制AI聊天机器人中实时检索FAQ、手册、知识库，生成准确的回答。
- FAQ自动回复
- 基于文档的回答
- 多语言支持
- 领域特化学习
Quant Trading
通过向量搜索历史市场数据、新闻、报告，为投资决策自动提供相关信息。
- 市场数据分析
- 新闻摘要搜索
- 基于报告的洞察
- 实时提醒
各领域RAG扩展
我们正在研究面向专业领域的专用RAG系统
专利
专利法、审查标准、判例、先行技术
法律
法规、判例、合同、法律咨询
医疗
论文、临床试验、指南
金融
金融法规、监管规定、权威解释
技术栈
以经过验证的技术构建稳定的RAG系统
5-Layer Storage
File, RDB, Vector, Search, Memory
Qdrant
高性能向量数据库
Embedding
多语言嵌入模型
Hybrid Search
Vector + Keyword + Meta Filter
RAG导入优势
为什么需要引入RAG？
高准确率
结合Vector（语义）与Keyword（精确度）的混合搜索
知识活用
AI实时参考企业内部文档、手册、历史记录
数据安全
自建服务器托管，防止敏感数据外泄
可定制化
按领域优化嵌入模型和搜索策略
导入流程
通过系统化流程构建RAG系统
数据采集
收集文档、代码、对话日志等知识源
嵌入生成
将文本转换为向量，准备语义搜索
索引构建
存储到Qdrant向量数据库并优化
搜索集成
将RAG管道对接到AI系统
质量改进
基于反馈持续提升搜索准确度