RAG 检索
体验检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的完整流程： 文档切片、向量化、相似度检索、Rerank 排序。对应第五章 Multi-Agent 系统。
01文档切片
02Embedding
03向量检索
04Rerank
6 个片段502 tokenschunk 大小约 120 字符
流程说明
文档切片将长文档拆分为固定大小的片段（Chunk），保留语义连续性
Embedding用向量模型将每个 Chunk 转换为高维向量，捕获语义信息
向量检索计算查询向量与所有 Chunk 向量的余弦相似度，找出最相关片段
Rerank用更强的模型对候选片段重新排序，提升检索精度
* 此工具为教学演示，相似度使用关键词匹配模拟，非真实向量计算。