RAG

2026年在西安召开的石油化工智能化成果应用专题交流会上的一篇报告，介绍地震采集文档的RAG（检索增强生成）实践。

一张RAG架构流程图的5次AI迭代:从手绘 → GPT Image → 黑白转换 → Nano Banana → matplotlib复刻失败 → Claude Code写SVG → archify架构图。

读完《做对判断：AI产品从0到1》：RAG的坑、评测体系、简单方案先行。巧的是，书里的坑我在SeisQuery项目里几乎挨个撞了一遍。

实现一个RAG（检索增强生成）智能体：读取一个博客网站，保存在向量库中，智能体可以多次调用工具进行回答。

从零开始，基于LangChain搭建一个基于PDF文档的RAG问答系统，主要步骤有：加载PDF、文本分块、向量嵌入和存储，实现简单的语义检索与智能回答，减少模型幻觉。