引言

在人工智能技术日新月异的今天，越来越多的人希望能够拥有属于自己的智能助手，提升工作效率、优化知识管理，甚至打造个人品牌。《RAG Handbook》正是为此而生。本书将系统性地介绍如何从零开始，基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，构建一个能够理解和利用个人知识库的智能聊天机器人，并将其无缝集成到你自己的网站或应用中。

主要内容

本书内容涵盖以下几个方面：

• RAG 技术原理：深入浅出地讲解 RAG 的基本概念、核心组件（如检索器、生成器）、主流实现方式及其在实际场景中的优势与局限。
• 知识库构建与管理：如何整理、结构化和持续更新你的个人或企业知识库，使其适合 AI 检索与生成。
• 智能聊天机器人开发：从环境搭建、模型选择、数据预处理到对话逻辑设计，逐步带你实现一个可定制的智能助手。
• 前后端集成与部署：详细介绍如何将聊天机器人集成到 Hugo 静态网站、Web 应用或其他平台，并实现安全、稳定的线上部署。
• 案例实战：以“个人数字分身”为例，完整演示如何让机器人回答关于你的专业领域、经历、观点等问题，助力个人品牌建设和知识传播。
• 进阶与扩展：介绍如何结合多语言支持、上下文记忆、插件扩展等高级功能，打造更强大的智能系统。

面向读者

本书适合以下读者阅读：

• 对 AI 技术感兴趣的初学者，希望了解 RAG 及其应用场景；
• 有一定编程基础（建议熟悉 Python、Node.js 基础语法）的开发者，想要动手实践智能助手开发；
• 企业或个人希望构建专属知识库和智能问答系统的技术爱好者；
• 关注个人品牌、内容创作和知识管理的自媒体人、教育者等。

阅读本书的基础知识

本书需要以下基础知识：

• 具备一定的编程基础，如 Python、JavaScript 等；
• 熟悉 Markdown 文档编辑；
• 了解基本的命令行操作；
• 有一定的编程经验（如 Python、Node.js），但无需深厚的 AI/机器学习背景；
• 对 Hugo 静态网站或 Web 应用有基本了解更佳。

通过本书的学习，你不仅能够掌握 RAG 技术的核心原理和开发流程，还能亲手打造一个属于自己的智能聊天机器人，让 AI 真正为你的知识管理和个人成长赋能。