【Agent技术】 RAG 学习与优化：从“能跑”到“好用”的一套渐进式实践(附开源代码仓库)

本文系统介绍了RAG（检索增强生成）技术的优化路径。首先阐述了RAG的核心价值：通过"检索+生成"模式解决知识更新频繁、需要引用依据等场景问题。文章重点围绕检索链路优化，提出三条关键路径：数据源侧（智能分块、元数据增强）、输入侧（查询改写）和检索侧（混合检索）。特别强调智能分块应优先尊重文本自然结构（段落/句子），避免固定长度切片导致的语义割裂问题。最后分享了一个纯本地运行的简