test: add unit tests and sample notes

data/rag-pattern.md

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+tags: [rag, llm, search, embedding]
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+## RAG 检索增强生成
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+RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将外部知识库与大语言模型结合的技术范式。
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+## RAG 的核心流程
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+### 1. 索引阶段（Indexing）
+- 加载文档（Document Loader）
+- 文本分块（Chunking）
+- 向量化（Embedding）
+- 存入向量数据库（Indexer）
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+### 2. 检索阶段（Retrieval）
+- 用户查询向量化
+- 向量相似度搜索
+- 返回 Top-K 相关文档
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+### 3. 生成阶段（Generation）
+- 将检索结果注入 Prompt
+- LLM 基于上下文生成回答
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+## 混合检索
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+结合语义搜索（向量相似度）和关键词搜索（BM25），取长补短：
+- 语义搜索：理解用户意图，找到表述不同但意思相近的内容
+- 关键词搜索：精确匹配专业术语和专有名词
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+## 向量数据库选型
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+- **Milvus**：分布式，适合大规模生产环境
+- **Chroma**：轻量级，适合原型开发
+- **内存实现**：最简单，适合小规模和个人项目