1. 為什么要學習RAG？——從“查資料”到“寫答案”的飛躍

背景：你已經掌握了Embedding技術，能將文檔、代碼、測試用例等離散信息轉化為向量，用于相似度匹配。
痛點：但僅靠向量匹配找到相關文檔后，如何快速生成答案？如何避免“找到文檔卻不會總結”的尷尬？
RAG的價值：RAG = 檢索 + 生成，就像“先查手冊，再用自己的話寫報告”。它讓AI既能精準定位知識，又能智能總結答案，是測試工程師的效率神器。

---

2. RAG的三大核心環節——像“查資料+寫報告”的流程

2.1 環節一：知識庫搭建（準備“資料庫”）

目標：將你的測試文檔、缺陷記錄、用例庫等轉化為AI可檢索的“知識庫”。
類比：就像把紙質文檔掃描成電子版，再貼上標簽，方便快速查找。

具體操作：

• 結構化整理：將文檔拆分為小段（如每個測試用例、缺陷描述單獨保存）。
• 向量化存儲：用Embedding模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002）將每段文字轉為向量，存儲到向量數據庫（如Faiss、Milvus）。

2.2 環節二：檢索（精準“查資料”）

目標：當用戶提問時，快速找到最相關的文檔片段。
類比：就像在圖書館里用關鍵詞搜索，找到最相關的幾本書。

具體操作：

• 問題向量化：將用戶的問題轉為向量。
• 相似度匹配：在向量數據庫中查找與問題向量最接近的文檔片段（如Top 3）。

2.3 環節三：生成（智能“寫答案”）

目標：將檢索到的文檔片段和原始問題合并，生成自然流暢的答案。
類比&#x