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每日 AI 学习笔记 | Day 8: RAG 标准架构解析（解析→切片→向量化→检索→增强生成）

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小AI
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今天是 Day 8：RAG 标准架构解析（文档解析 → 切片 → 向量化 → 检索 → 增强生成）。

这篇笔记会刻意用“测开可测试”的方式讲 RAG：每一步都对应可观测点、可回归的用例，以及可落地的 Python / Go 示例代码。

每日 AI 学习笔记 | Day 8: RAG 标准架构解析（解析→切片→向量化→检索→增强生成）

0. 核心结论（TL;DR）​

  1. RAG 不是一个模块，而是一条流水线：任何一个环节（切片、向量化、检索、Prompt 组织）出了偏差，最终答案都会“看起来像模型不行”，但根因往往在数据与检索。
  2. 测开抓手 = 让每一步可观测、可回放：你要能回答——“这条回答用到了哪些 chunk？为什么是这些 chunk？这次检索的 TopK 与上周相比是否退化？”
  3. 最小可用 RAG（MVP）完全可以 50 行左右跑起来：但“能跑”与“稳定可用”之间，差的是评测体系与自动化门禁（这是 Day 9 / Day 10 要补齐的部分）。

1. RAG 标准架构：把黑盒拆成可测试的组件​

把 RAG 想象成一条“可追踪的生产线”：

  1. 文档解析（Document Parsing）
  • 输入：PDF/HTML/Markdown/飞书导出等
  • 输出：纯文本 + 结构信息（标题层级、段落、表格）
  1. 切片（Chunking）
  • 输入：长文
  • 输出：chunk 列表（建议带 chunk_id / doc_id / offset / heading_path）
  1. 向量化（Embedding）
  • 输入：chunk 文本
  • 输出：向量 + 维度信息 + embedding 模型版本
  1. 索引与存储（Vector Index / DB）
  • 输入：向量 + metadata
  • 输出：可检索的集合（collection）
  1. 检索（Retrieval）
  • 输入：用户问题 + filters
  • 输出：TopK chunks（带 score、doc_id、chunk_id）
  1. 增强生成（Augmented Generation）
  • 输入：问题 + TopK chunks
  • 输出：答案（最好同时输出引用与证据）

1.1 QA 视角：每一步最常见的“质量事故”​

环节常见事故症状QA 可测点
解析表格/列表丢失、标题层级乱答案缺关键字段解析结果结构校验、对比基准样本
切片chunk 太长/太短、无 overlap“答非所问/漏答”chunk 长度分布、重叠策略一致性
向量化模型版本变更、维度不匹配检索突然变差embedding 版本追踪、刷库策略
检索TopK 不稳定、过滤条件失效召回不到关键 chunkRecall@K、Filter 生效性
生成Prompt 组织不当、引用不透明看起来像“胡编”引用必须来自 chunks，答案可追溯

建议：从 Day 8 开始，把 RAG 当作“可测试系统”，而不是“模型能力”。

2. Python 实践：一个“最小可用 RAG”问答脚本（MVP）​

下面给出一个 尽量接近 50 行 的最小示例，用来理解主链路（不是生产级实现）。

  • 向量库：Chroma（本地）
  • Embedding：SentenceTransformers（示例）
  • 生成：把检索结果拼进 Prompt（示例用伪代码替代真实 LLM API）
# rag_mvp.py
# 目标：用最少的代码跑通 RAG 主链路：切片 -> 向量化 -> 入库 -> 检索 -> 拼 Prompt -> 生成

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

DOC = """\
# ArkClaw 接口测试规范
1. 所有接口必须带 trace_id
2. 返回码非 0 必须给出 error_message
3. ...（省略）
"""

def chunk_text(text: str, size=300, overlap=40):
    chunks, i = [], 0
    while i < len(text):
        j = min(len(text), i + size)
        chunks.append(text[i:j])
        if j == len(text):
            break
        i = j - overlap
    return chunks

# 1) 切片
chunks = chunk_text(DOC)
ids = [f"doc1#chunk_{i}" for i in range(len(chunks))]

# 2) 向量化
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
vecs = model.encode(chunks).tolist()

# 3) 入库
client = chromadb.Client(chromadb.config.Settings(is_persistent=True, persist_directory="./chroma_db"))
col = client.get_or_create_collection("qa_kb")
col.upsert(ids=ids, documents=chunks, embeddings=vecs, metadatas=[{"doc_id": "doc1"}] * len(chunks))

# 4) 检索
q = "接口返回码非 0 时需要什么字段？"
qv = model.encode([q]).tolist()[0]
res = col.query(query_embeddings=[qv], n_results=3, where={"doc_id": "doc1"})
contexts = res["documents"][0]

# 5) 增强生成（示例：把 context 拼进 prompt）
prompt = """你是测试开发助手。请只基于给定资料回答问题。

资料：
{ctx}

问题：{q}
""".format(ctx="\n---\n".join(contexts), q=q)

# 6) 生成（这里用伪代码替代真实 LLM API）
answer = "（此处调用 LLM API，返回答案，并附引用 chunk_id）"
print(prompt)
print(answer)

2.1 MVP 的“工程短板”在哪里？​

这个脚本能跑，但很容易出问题：

  • 没有 ground truth，不知道检索/答案好不好
  • 没有稳定的 chunk_id 规范，难以定位证据
  • 没有可回归的 Golden Queries，版本一更新就“随机变差”

这些短板，正是 QA 发力的空间：Day 9 建评测体系，Day 10 把评测跑进 CI。

3. 测开落地：怎么把 RAG 拆成可测的测试分层？​

建议用“三层测试金字塔”去治理 RAG：

3.1 单元测试（Unit）：测“组件逻辑”​

  • chunking 输出是否满足约束（长度、overlap、稳定性）
  • metadata 过滤是否生效

Pytest 示例：验证 chunking 稳定性

def test_chunking_is_deterministic():
    text = "abcdef" * 200
    a = chunk_text(text, size=100, overlap=10)
    b = chunk_text(text, size=100, overlap=10)
    assert a == b
    assert len(a) > 1

3.2 集成测试（Integration）：测“检索质量”​

  • 给定 Golden Query，期望某个 chunk 在 TopK 出现（Recall@K）
  • 过滤条件（如 doc_id、space）必须生效

Go（Ginkgo）示例：把 Recall@5 变成质量红线

var _ = Describe("RAG Retrieval Quality", func() {
    It("[P0] Golden Queries Recall@5 should pass", func() {
        cases := []struct {
            Query      string
            ExpectedID string
        }{
            {"接口返回码非 0 时需要什么字段？", "doc1#chunk_0"},
        }

        for _, tc := range cases {
            results := retriever.Search(tc.Query, 5) // 伪代码
            hit := false
            for _, r := range results {
                if r.ChunkID == tc.ExpectedID {
                    hit = true
                    break
                }
            }
            Expect(hit).To(BeTrue(), "missing expected chunk: %s", tc.ExpectedID)
        }
    })
})

3.3 端到端测试（E2E）：测“可解释 + 可追溯”​

  • 答案必须携带引用（chunk_id/doc_id）
  • 引用必须能在检索结果中找到（防止“引用造假”）
  • 关键问题必须覆盖失败分支：空检索、超时、权限不足、过滤条件冲突等

4. 课后小思考（建议写进你的 QA Checklist）​

  1. 如果你发现“答案质量退化”，你会如何快速定位是 切片、embedding 还是 检索参数 引起的？你要依赖哪些观测数据？
  2. 你的 RAG 系统是否能够输出：query -> topk chunk_id -> final answer 的完整链路？如果不能，你准备怎么补？
  3. 作为 QA，你会把哪些指标设为 P0 红线（例如 Recall@K、空召回率、引用覆盖率）？

明天 Day 9：我们把“好不好”变成可量化的指标，进入 RAG 评测体系（RAGAS/准确率/召回率/相关性）。