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:

  1. 文档预处理流水线

    原始文档
    文本分块
    嵌入生成
    向量存储
    • 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
  2. 问答生成阶段

    用户提问
    语义检索
    是否匹配?
    上下文增强提示
    空结果标记
    GPT-4 生成
  3. 动态上下文拼接

    // 代码实现中的检索配置 new SearchClientConfig { MaxAskPromptSize = 2048, // 控制上下文总长度 AnswerTokens = 2048 // 限制生成响应长度 }

4|0架构设计

4|1系统分层架构

应用层
服务层
基础设施层
ImportDocumentAsync
文档导入
AskAsync
知识检索
HTTP 请求重定向
OpenAI 服务代理
KMService
记忆服务
SimpleFileStorage
本地文件存储
SimpleVectorDb
向量数据库

4|2关键组件说明

  1. 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
  2. 语义处理引擎

    // 双模型协同配置 .WithOpenAITextGeneration(...) // 生成模型 .WithOpenAITextEmbedding(...) // 嵌入模型
    • 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
  3. 代理中间件

    // OpenAIHttpClientHandler 核心逻辑 protected override async Task SendAsync(...) { // 动态修改 API 终结点 request.RequestUri = new Uri($"{proxy}/v1/chat/completions"); // 非生产环境记录完整请求日志 if(!IsProduction) Log(requestBody); }
    • 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)

public class KMService { public MemoryServerless CreateMemoryByApp() { var searchConfig = new SearchClientConfig { MaxAskPromptSize = 2048, // 最大提示长度 MaxMatchesCount = 3, // 最大匹配数量 AnswerTokens = 2048, // 回答长度限制 EmptyAnswer = "KMS_SEARCH_NULL" }; var memory = new KernelMemoryBuilder() .WithSearchClientConfig(searchConfig) .WithOpenAITextGeneration(new OpenAIConfig { APIKey = "your-api-key", TextModel = "gpt-4" }) .WithOpenAITextEmbedding(new OpenAIConfig { APIKey = "your-api-key", EmbeddingModel = "text-embedding-3-small" }) .WithSimpleFileStorage() // 本地文件存储 .WithSimpleVectorDb(); // 本地向量存储 return memory.Build<MemoryServerless>(); } }

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)

// 文档导入 var doc = new Document("doc001") .AddFile("溺水防范指南.pdf") .AddTag("category", "safety"); await memory.ImportDocumentAsync(doc, index: "safety-knowledge"); // 知识检索 var question = new Question("如何预防儿童溺水?"); var answer = await memory.AskAsync(question);

处理流程:

  1. 文档解析与分块
  2. 生成文本嵌入
  3. 向量存储索引
  4. 相似性检索
  5. 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:

protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync( HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken) { // 动态修改请求路径 if(request.RequestUri.Path == "/v1/chat/completions") { request.RequestUri = new Uri($"{_proxyUrl}/v1/chat/completions"); } // 记录调试日志 if(!IsProduction){ LogRequest(request); } return await base.SendAsync(request, cancellationToken); }

6|0架构优势

  1. 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
  2. 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)
  3. 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

  1. 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

  1. 企业知识库问答系统
  2. 技术文档智能助手
  3. 法律条款检索分析
  4. 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
本文链接https://www.cnblogs.com/zt199510/p/18695013.html
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