从 0 到 1 搭建一个 RAG 智能问答后端（FastAPI + Milvus）

结合企业知识库项目的经验，梳理如何使用 FastAPI 与 Milvus 搭建 RAG 智能问答后端的整体思路。

这篇文章建议你结合实际项目经历来写，用通俗但工程化的方式解释：业务背景是什么、为什么选择 RAG、整体架构如何设计，以及落地过程中的关键实践经验。

1. 背景与目标

• 企业内部有大量 PDF / Word / 表格协议或业务文档，人工查找成本高。
• 希望通过知识库问答系统，让业务/测试/一线工程师可以自然语言提问。
• 回答要“可追溯”，能回溯到原始文档片段，而不是纯生成。

2. 整体架构设计

• 文档解析层：负责格式转换、文本抽取与分段。
• 向量化与入库：将段落向量化，写入 Milvus 等向量数据库。
• 检索与重排：根据问题在向量库中召回候选片段，并做必要的过滤/重排。
• 生成层：将检索结果与用户问题拼接成 Prompt，交给大模型生成回答。
• 服务层：使用 FastAPI 暴露统一的 HTTP 接口，负责认证、限流和日志等工程能力。

3. FastAPI 服务设计建议

• 使用 Pydantic 定义清晰的请求/响应模型，便于前后端协作与文档生成。
• 将“检索逻辑”和“生成逻辑”拆分成可单独测试的 service / usecase 层。
• 对向量检索、LLM 调用设置合理超时与熔断，避免单次请求拖慢整体系统。

4. Milvus 库表与索引设计要点

• 根据业务维度设计 collection，例如按系统、项目或文档类型划分。
• 保存额外的 metadata（文档名、章节、页码等），方便在回答中展示出处。
• 根据查询特性选择合适的索引类型和 metric（如 IP / cosine）。

5. 工程化与上线实践

• 通过 Docker 封装 FastAPI 服务与向量服务，方便部署与回滚。
• 在日志中记录 “检索到的片段” 与 “最终回答”，便于后续质量分析和调优。
• 为关键接口编写自动化测试用例，验证检索+生成链路是否按预期工作。

文章最后可以给出一个小的 Demo 仓库地址，或者部分关键代码片段，让读者可以快速上手。 你可以把这篇示例改写成真实经验分享，作为博客的第一篇正式文章。