检索增强生成（RAG）在理论上看似简单：检索相关文档，将其输入大语言模型，获得有据可依的答案。然而，在实践中，系统的成败取决于数十个关键决策。Algolia发布的白皮书全面剖析了构建高效RAG系统的完整技术管线。核心环节包括：在文本分块策略上，研究表明，对于大多数应用场景，200-500个单词的文本块并设置10-20%的重叠率往往效果最佳。在嵌入向量处理方面，需权衡批量更新与流式更新的选择，并明确何时需要对整个语料库进行重新嵌入。向量数据库的选择与优化同样关键，涉及HNSW与IVF+PQ索引的性能对比、分片策略以及如何将检索延迟控制在50毫秒以内。此外，提示词组装技术也至关重要，包括如何构建系统指令、组织上下文块以及管理令牌预算，以确保输出结果的稳定可靠。该指南还提供了使用FAISS、LangChain和Algolia搜索客户端的实际代码示例，为开发者提供了从理论到实践的清晰路径。