用途：构建检索增强生成（RAG）系统，用外部知识源扩展 AI 能力，覆盖文档处理、嵌入生成、向量存储、检索配置与 RAG 管线实现。适用场景包括基于专有文档的问答系统、知识库事实型聊天机器人、自然语言语义搜索、减少幻觉的带来源回答、文档助手与研究工具，以及让 AI 访问领域知识。
主要能力与步骤：一、选择向量数据库，按需求可选 Pinecone、Milvus（生产扩展）、Weaviate、Qdrant（开源）、Chroma、FAISS（本地开发）、Weaviate 配合 BM25（混合搜索）。二、选择嵌入模型，如 text-embedding-ada-002（通用）、all-MiniLM-L6-v2（快速轻量）、e5-large-v2（多语言）、bge-large-en-v1.5（最佳性能）。三、实现文档处理管线：从文件系统、数据库或 API 加载文档，清洗预处理，按策略分块，为每块生成嵌入，连同元数据存入向量库。四、配置检索策略：稠密检索、混合搜索、元数据过滤、重排序。五、构建 RAG 管线：创建内容检索器，配置带检索器与聊天记忆的 AI 服务，实现注入上下文的提示模板，加入响应校验与接地检查。六、评估优化：测量 precision@k、recall@k、MRR，评估忠实度与相关性，监控性能与反馈并迭代。
用法要点：资料给出 Java（LangChain4j 风格）示例，如 FileSystemDocumentLoader.loadDocuments、InMemoryEmbeddingStore、EmbeddingStoreIngestor.ingest、AiServices.builder 配置 contentRetriever 与 chatMemory，以及带 maxResults、minScore、filter 的检索器构建。批量摄入建议加重试逻辑。
最佳实践：摄入前清洗文档并添加元数据；分块建议每块 500-1000 token，重叠 10-20%；检索先用较大 k（10-20）再过滤重排；缓存嵌入、批量处理、优化索引。
限制与警告：嵌入模型有最大 token 限制；向量库需正确索引；分块边界可能丢失上下文；混合搜索需额外基础设施；检索质量高度依赖分块策略；嵌入模型可能无法捕捉领域语义；元数据过滤需正确标注；重排序增加延迟。安全上：不要硬编码凭据，使用环境变量；校验外部内容以防提示注入；对检索文档做内容过滤；用允许列表限制数据源 URL 与文件路径。
官方文本暂未提供。