1. 为什么要学习RAG？——从“查资料”到“写答案”的飞跃
背景：你已经掌握了Embedding技术，能将文档、代码、测试用例等离散信息转化为向量，用于相似度匹配。
痛点：但仅靠向量匹配找到相关文档后，如何快速生成答案？如何避免“找到文档却不会总结”的尴尬？
RAG的价值：RAG = 检索 + 生成，就像“先查手册，再用自己的话写报告”。它让AI既能精准定位知识，又能智能总结答案，是测试工程师的效率神器。
2. RAG的三大核心环节——像“查资料+写报告”的流程
2.1 环节一：知识库搭建（准备“资料库”）
目标：将你的测试文档、缺陷记录、用例库等转化为AI可检索的“知识库”。
类比：就像把纸质文档扫描成电子版，再贴上标签，方便快速查找。
具体操作：
- 结构化整理：将文档拆分为小段（如每个测试用例、缺陷描述单独保存）。
- 向量化存储：用Embedding模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002）将每段文字转为向量，存储到向量数据库（如Faiss、Milvus）。
2.2 环节二：检索（精准“查资料”）
目标：当用户提问时，快速找到最相关的文档片段。
类比：就像在图书馆里用关键词搜索，找到最相关的几本书。
具体操作：
- 问题向量化：将用户的问题转为向量。
- 相似度匹配：在向量数据库中查找与问题向量最接近的文档片段（如Top 3）。
2.3 环节三：生成（智能“写答案”）
目标：将检索到的文档片段和原始问题合并，生成自然流畅的答案。
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