Vector RAG系统构建流程

1. 数据采集与预处理

用爬虫（如Firecrawl）、数据连接器（数据库、API）或专门的平台（如Unstructured.io）收集并清洗数据，确保后续切片和向量化质量。

2. 切分成块

利用LangChain、LlamaIndex等工具，将文档分成有意义的小块，保持上下文连贯，方便精准检索。切分方式可多样：固定长度、语义切分、递归等。

3. 生成向量嵌入

用先进模型（text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2）将文本块转成高维向量，便于相似度计算。

4. 存储与索引

向量存入专用数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector），也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。

5. 信息检索

结合密集向量搜索、稀疏检索（BM25、SPLADE）或混合检索（RRF等），用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回，并通过重排序（bge-reranker、Cohere Rerank）提升准确度。

6. 流程编排

用LangChain、LlamaIndex，或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具，协调各环节数据流和调用顺序，保证系统稳定高效。

7. 选择大模型生成

接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM，通过API或AI网关（Portkey、Eden、OpenRouter）调用，实现文本生成。

8. 监控与可观测性

利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台，跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出，及时发现并解决问题。

9. 持续评估优化

借助自动评测指标（准确性、一致性、召回率）、A/B测试和人工反馈，反复调优检索和生成效果，必要时进行模型微调。

这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步，是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。

这份方案不仅系统全面，还结合了当前主流开源工具和商业产品，适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。