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搭建RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）开发环境是进行RAG系统开发的第一步，一个稳定、便捷的环境不仅能提高开发效率，还能避免依赖冲突、版本兼容性等常见问题，我们将使用流行的Python语言来进行开发。在RAG开发过程中，虚拟环境的配置与管理显得尤为重要，虚拟环境可以帮助隔离不同项目的依赖库，使每个项目拥有独立的Python版本和依赖，不受外部环境影响。此外，Python的集成开发环境（Integrated Development Environment，IDE）和相关工具可以极大地提升开发效率，帮助开发者快速测试、调试代码。
在构建好开发环境后，本章还会讲解RAG开发中常用的Python依赖库，涵盖数据处理、自然语言处理和向量检索等领域；接着讲解常用的外部模块，包括数据采集和预处理模块、并行与异步处理模块；最后介绍RAG与智能体的相关知识等。
通过本章的学习，读者将学会如何构建RAG开发环境，了解其必备的开发知识，为后续RAG模型开发奠定基础。