RAG 工作流：从资料到可引用的上下文

核心概念 · RAG 是连续路径，不是单次向量查询

一个可靠的回答不只是“找到了相似文本”。它还要说明哪些资料被允许使用、当前版本是什么、哪些片段支撑了答案，以及资料变化后如何修正结果。

01摄取

读取允许进入的资料，并保留来源与版本。

02规范化与切分

形成可以检索、更新和定位的知识单元。

03检索与重排

结合语义、关键词或其他能力，挑出最相关的证据。

04上下文包

让下游模型或应用获得有限、可解释的上下文。

05引用

把回答连回来源、片段和版本，而不是只返回一段无来源文本。

为什么不要把它缩成“向量数据库”

向量索引只覆盖检索中的一部分。它不能独立决定资料是否有效、旧版本如何撤回、关键词与语义检索如何协作，或引用要怎样回到原文。

lorebit 的 core 应拥有这些工作流责任；底层存储只负责自己声明过的能力。