使用 C# 与 RAG 技术构建智能知识库实践指南
1.使用 C# 与 RAG 技术构建智能知识库实践指南
1|0什么是 RAG?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索与生成的混合架构,通过从知识库中检索相关上下文,辅助生成模型产出更准确、更专业的回答。这种技术特别适合需要结合领域知识的问答场景。
2|0技术栈说明
本实现基于以下技术:
- .NET 7:核心开发框架
- Microsoft.KernelMemory:微软开源的语义内存管理库
- OpenAI API:GPT-4 文本生成与 Embedding 模型
- 本地向量存储:使用简单的磁盘存储方案
3|0实现原理
3|1RAG 技术工作流
本系统的核心实现基于 检索-生成双阶段架构,具体流程如下:
-
文档预处理流水线
- 分块策略:滑动窗口算法(128 tokens/块,20% 重叠)
- 嵌入模型:
text-embedding-3-small
生成 1536 维向量 - 向量存储:余弦相似度检索,Top-K=3
-
问答生成阶段
-
动态上下文拼接
4|0架构设计
4|1系统分层架构
4|2关键组件说明
-
存储抽象层
- 文件存储:使用
SimpleFileStorage
实现原始文档版本管理 - 向量存储:基于磁盘的轻量级向量数据库,支持扩展 Redis 等方案
- 元数据存储:文档 ID、更新时间、URL 等信息的结构化存储
- 文件存储:使用
-
语义处理引擎
- 异步流水线处理:文档解析与向量化并行执行
- 智能缓存:重复文档哈希值匹配机制
-
代理中间件
- 支持私有化模型部署
- 请求/响应双向监控
5|0核心实现解析
5|11. 内存服务初始化(KMService.cs)
关键配置说明:
- 支持自定义检索策略
- 可扩展的存储方案(支持切换为Redis/PostgreSQL)
- 双模型配置:生成模型 + 嵌入模型
5|22. 文档处理流程(Program.cs)
处理流程:
- 文档解析与分块
- 生成文本嵌入
- 向量存储索引
- 相似性检索
- 上下文增强生成
5|33. 定制化 HTTP 处理(OpenAIHttpClientHandlerUtil.cs)
实现代理转发和请求日志:
6|0架构优势
-
模块化设计
- 存储层与业务逻辑解耦
- 支持快速切换向量数据库
- 配置驱动的基础设施
-
效率优化
- 本地缓存机制减少IO开销
- 异步流水线处理文档
- 智能分块策略(MaxToken控制)
-
可观测性
- 内置请求日志追踪
- 文档版本管理
- 检索结果可解释性
7|0最佳实践建议
- 扩展方案
- 添加混合检索策略(关键词+向量)
- 实现缓存层(Redis/MemoryCache)
- 接入监控系统(Prometheus + Grafana)
8|0应用场景示例
- 企业知识库问答系统
- 技术文档智能助手
- 法律条款检索分析
- 医疗知识辅助决策
通过结合 C# 的强类型特性与 RAG 的灵活检索能力,我们能够构建出既可靠又智能的知识处理系统。微软 KernelMemory 库的深度集成,使得实现复杂的语义处理流程变得异常简单。未来可探索与 ML.NET 的整合,打造完全基于 .NET 生态的智能解决方案。
本单元代码地址如下:https://github.com/zt199510/deepseeksk/tree/main/Test2
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本文作者:可乐加冰
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