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摘要： 向量检索增强生成（RAG，Retrieval‑Augmented Generation），是弥补大语言模型固有缺陷的关键技术。它可接入私有文档、内部笔记等外部数据源，有效缓解训练数据滞后、知识固化、回答幻觉等问题，输出更为精准可信的内容。Naive RAG 即朴素 RAG，是 RAG 体系中最基础原始的实现方式，也是各类进阶 RAG 技术的底层基石。该方案架构极简、落地门槛低，舍弃复杂优化手段，只保留检索加生成的核心能力。很适合新手学习实践，同时该方式也多用于搭建轻量化知识库问答服务，适配各类简单问答场景。当前主流 RAG 存在三种典型实现范式，分别为 Naive‑RAG、Advanced‑RAG、Agentic‑RAG。本章将以 Naive‑RAG 为例，介绍其功能实现逻辑，以及调用大模型完成 RAG 检索的完整流程。Naive‑RAG 在处理检索结果时，通常直接复用检索得到的文档片段，不会对召回内容做额外加工与二次处理。 阅读全文