【RAG】使用 EmbeddingGemma 的智能 RAG 案例讲解（附完整源码）

目录一、案例简介二、案例目标核心功能技术要点预期效果三、技术栈与核心依赖核心技术栈依赖说明四、项目配置依赖安装Ollama 模型配置系统要求五、项目结构关键文件说明六、核心代码实现1. 导入依赖和页面配置2. 知识库初始化3. 会话状态管理4. Agent 配置5. 侧边栏 - 添加知识源6. 主界面和问答功能七、运行与测试启动步骤测试步骤预期输出示例八、实现思路与扩展建议核心设计思想1. 完全本地化2. RAG 架构3. 知识库管理代码架构说明可能的优化方向扩展功能建议九、完整源码agentic_rag_embeddinggemma.pyrequirements.txt一、案例简介本案例演示了一个基于本地运行的智能检索增强生成（RAG）系统，使用 Google 的 EmbeddingGemma 模型进行向量嵌入，Llama 3.2 作为语言模型，通过 Ollama 实现完全本地化的 AI 应用。🎓 学习目标：理解 RAG（检索增强生成）的工作原理掌握使用 EmbeddingGemma 进行向量嵌入的方法学习如何使用 LanceDB 构建向量数据库实践基于 Agno 框架构建 AI 代理实现完全本地化的 AI 应用部署二、案例目标核心功能本地 AI 模型运行：使用 Emb