这不是一篇“震惊体”。

这是我踩过坑后，能直接复用的流程。

用最少的组件，做最稳的交付。

先说结论。

文本理解用Gemini 3.0。

视觉创意用Banana Pro。

长记忆与检索用向量检索。

三者串起来，就是可落地的多模态RAG。

为什么要RAG。

因为大模型强在“能力”，不强在“你的私有知识”。

RAG像给模型装了“记忆卡”。

既懂通用能力，也能引用你的知识库。

搭建步骤，四步走。

第一步，数据准备。

把PDF、网页、FAQ切块。

每块控制在500～800中文字符。

避免长块导致召回稀释。

第二步，向量化与入库。

用通用向量模型把每块文本转成向量。

把向量和原文、来源链接一起写入向量库。

这一步决定检索质量的上限。

第三步，查询与重排。

用户提问后做语义检索。

TopK 取3～5条。

用轻量重排器按相关度排序。

宁缺毋滥。

第四步，带来源生成。

把检索片段拼接成“上下文+来源+约束提示”。

交给Gemini 3.0生成答案。

强制输出“引用出处”。

这一步能显著降低幻觉。

提示词模板给你一份。

你是严谨的企业知识助理。

根据上下文回答问题。

必须在回答末尾列出引用来源的标题与链接。

不能编造未在上下文出现的事实。

用Gemini 3.0做结构化输出。

这很关键。

比如生成周报或接口文档。

让它输出JSON。

再由前端或脚本渲染。

示例任务描述这样写。

阅读上下文，提取{痛点}、{原因}、{解决方案}三段。

按以下JSON返回：{"pain_points":[],"root_causes":[],"solutions":[]}。

不要输出多余文本。

这样就能把大模型的“话术”，变成可编排的数据。

Banana Pro负责“看起来就能卖”的部分。

比如把产品特性转成电商海报文案。

你提供受众、场景、卖点、风格。

它给你多版本创意。

你再AB测试标题与主视觉。

最省心。

很多人问，怎么省钱。

两条经验。

召回准，生成短。

保证TopK质量后，把答案控制在300～500字。

把“解释过程”和“引用来源”放在折叠区或二次提问。

还能减少无效Token。

怎么测稳不稳。

做一个30～50题的小金标集。

每题都要有“标准答案+应引用的来源”。

上线前做三件事。

准确率Pass@1。

来源命中率。

相似问题的答案一致性。

RAG场景的常见坑。

块切太大，召回泛化差。

块切太小，答案拼接碎裂。

来源不带链接，无法追溯。

提示词没约束，幻觉上头。

Gemini 3.0的发挥空间。

长文要点提炼。

表格转结构化。

函数调用与工具调用（例如把“预算表”交给脚本）。

可控风格写作（语气、长度、受众）。

Banana Pro的发挥空间。

多风格KV图稿。

场景化卖点转换。

Logo/版式快速迭代。

活动页头图批量生成。

给你一个“最小可用”的RAG伪代码流程。

Load documents → Chunk → Embed → Upsert to vector store → Query with user question → Rerank → Build prompt with context+source → Gemini 3.0 generate JSON → Post process → Display with citations。

再给三个落地案例的提示词示例。

企业内训问答。

“你是企业知识助理，基于上下文回答员工关于《销售合同流程》的问题，答案不超过300字，列出引用来源标题与页码，未命中则说‘未在知识库找到’。”

电商详情页生成。

“面向大学生用户，总价<399，强调‘轻薄、续航、静音’，生成三套标题+卖点要点，风格分别为极简、活力、专业。”

售后FAQ生成。

“读取产品手册片段，抽取‘问题-原因-解决方案’，返回JSON，字段为question、cause、solution、source。”

性能优化建议。

Embedding批量化，避免小包多次HTTP。

TopK先取8重排到3，兼顾召回与速度。

把“来源文本”截断在300字内，减少上下文长度。

常见合规注意

敏感领域严格引用数据来源。

不可用于超出许可的抓取或传播。

官方地址：https://api.vectorengine.ai/register?aff=QfS4

使用教程：https://www.yuque.com/nailao-zvxvm/pwqwxv?#

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