Week 5: RAG 核心组件
目标：理解 RAG 的每个组件，能跑通完整的 RAG pipeline
学习安排
| 天 | 文件 | 内容 | 时间 |
|---|---|---|---|
| Day 1 | day1_langchain_setup.py | 安装 LangChain + Chroma，跑通 quickstart | 30min |
| Day 2 | day2_document_loader.py | 文档加载器：加载 Markdown 文件 | 30min |
| Day 3 | day3_text_splitter.py | 文档切分：chunk_size 和 overlap | 30min |
| Day 4 | day4_embedding.py | Embedding：用 Ollama 做向量化 | 30min |
| Day 5 | day5_vector_search.py | 向量检索：用 Chroma 存储和检索 | 30min |
| Day 6-7 | day67_rag_pipeline.py | 串联：加载 → 切分 → 向量化 → 检索 | 60min |
环境准备
cd docs/14-AI/week5-rag-basics
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install langchain langchain-community langchain-chroma chromadb
pip install openai python-dotenv
# Ollama embedding model
ollama pull nomic-embed-text