嘿，现在大家可都在积极投身大模型转型浪潮呢！从公司领导想用它提效，到老师用它搞科研，再到普通人抓机会追财富自由——我也是其中之一，正从传统开发往大模型转型。毕竟，传统软件正式微，大模型开发正崛起！

所以啊，我想把自己学习过程中的思考和经验分享出来，希望能帮到大伙儿。今天第一篇，咱们聊聊RAG系统的拆解。

常见的RAG系统产品长啥样？

眼下，典型产品比如Cursor的RAG系统：用户上传文件后，它会自动向量化并存入向量数据库；提问时，Cursor直接从库中检索相关信息返回。

cursor codebase Index界面

另一款腾讯出品的ima也类似：你能把微信公众号文章整理成知识库，提问时iMA自动检索回答。

腾讯ima

RAG系统怎么拆？核心模块大揭秘

简单说，RAG就是个搭积木的过程，拼出这五块：

• 向量化模块：把文本转成向量
• 文档加载和拆分模块：处理原始文件
• 向量数据库：存向量化内容
• 向量检索模块：基于相似度搜索
• 大模型模块：完成问答

整体流程看下图就懂：

RAG系统示例图

这张图对比了单纯大模型输出 vs. RAG输出的效果（差别超明显！），直观展现实力升级。

朋友们常问：RAG和“联网搜索”啥区别？

到这里有很多人有疑问，这个RAG和Deepseek里的「联网搜索」有什么区别？

deepseek的联网搜索功能

好问题！它俩完全不同：

• RAG基于私有向量库，检索靠向量相似度。
• 联网搜索呢？大模型调用搜索引擎实时查网。

关键是，搜索引擎算法复杂多了，还有“重排序”神技——把最有用的结果顶前排，不光是“最相关”的。而简陋RAG只靠相似度，如果没有重排序，回答质量可能比联网搜索差远了。这就是RAG的难点！

所以呢，RAG的生存空间其实不大。很多产品吹“垂直知识库专属”，可想想看：搜索引擎（如谷歌）这么成熟了，只要你的知识库公开，谷歌就能给你最垂直、靠谱的抽取结果。RAG真正有意义的地方，只在私有知识库——前提是它够独特原创，比如高度原创代码或特色资料。否则，联网搜索一查可能更香。

这正体现出Cursor的厉害：它codebase index功能专攻私有项目。代码库既私密又复杂（迭代多年的项目远高于开源项目难度），堪称RAG落地标杆！

小结一下

RAG系统的核心，是给大模型加buff（增强能力），难点在语料收集和检索质量。做的时候，咱必须想清楚目的：别为做RAG而做RAG，而是用它解决问题。
今天先聊个概念骨架；下次，咱们拿tinyRAG项目实战一个完整系统！