RAG 与向量数据库

构建生产级 RAG 系统，将任何来源转换为可搜索的知识库。

什么是 RAG？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation） = 向量数据库 + 检索 + 大语言模型

问题所在： 70% 的 RAG 开发时间都花在数据预处理上。

解决方案： Skill Seekers 自动化整个流程——提取、分块、嵌入、存储。

快速选择器

您的目标集成方案最佳适用场景
Python RAG 管道LangChain最流行，灵活易用
查询/聊天引擎LlamaIndex专注文档问答
本地开发Chroma易于设置，内置嵌入
生产云环境Pinecone无服务器，可扩展
企业自托管WeaviateGraphQL，模块化 AI
高性能需求QdrantRust 引擎，支持过滤
GPU 加速FAISSFacebook AI，支持数十亿向量
企业级 NLPHaystack管道化，代理框架

一条命令，任意来源

# 从文档获取
skill-seekers scrape --format langchain --config react.json

# 从 GitHub 仓库获取
skill-seekers scrape --format langchain --github owner/repo

# 从 PDF 获取
skill-seekers scrape --format langchain --pdf manual.pdf

# 从代码库获取
skill-seekers analyze --format langchain --directory ./project

工作原理

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────┐
│   来源      │────▶│Skill Seekers │────▶│ 向量数据库   │────▶│  大语言模型 │
│(任意来源)   │     │(分块/嵌入)   │     │(Pinecone/  │     │(生成答案)  │
└─────────────┘     └──────────────┘     │ Chroma 等)  │     └─────────┘
                                          └─────────────┘

教程

5 分钟构建 RAG 管道 →

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