Qdrant

基于Gemini与Qdrant构建生产级RAG管道：设计指南与代码实践

一、RAG技术的核心价值与应用场景在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）正成为解决大语言模型（LLM）知识更新滞后、生成内容不可追溯等问题的关键技术。传统的微调（Fine-Tuning）方法将知识固化在模型参数中，难以应对动态领域的快速变化；而RAG通过将检索与生成解耦，实现了知识的实时更新与可追溯性，尤其适用于政策频繁变动、对准确性要求极高的场景，如医疗、法律和航空管理。本文以构建机场智能助理为例，结合Google的Gemini多模态模型与Qdrant向量数据库，详细阐述如何设计并实现一个高可靠、可扩展的生产级RAG管道。

6/3/2025 2:55:00 AM

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