building-rag-systems - 构建生产级 RAG 系统
基于 Qdrant 与 OpenAI 实现带语义分块、增量索引和过滤检索的生产级 RAG 系统。
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更新于: 2026-09-24该技能可以做什么
- 按语义边界拆分文本
- 利用哈希检测文档变更
- 使用 OpenAI 批量生成向量
- 创建 Qdrant 载荷索引
- 构建多条件向量过滤器
- 沿分块链扩展上下文
- 检索按序排列的文档分块
输入
- Markdown 文档
- Qdrant 连接参数
- OpenAI API 密钥
- 检索查询过滤参数
输出
- Qdrant 向量索引集合
- 过滤后的文档分块检索结果
- 扩展后的上下文分块序列
要求
- 包含 qdrant-client、openai、pydantic 和 python-frontmatter 的 Python 3 环境
- OpenAI API 访问权限
- 运行中的 Qdrant 向量数据库服务器