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检索增强生成（RAG）技术笔记

检索增强生成（RAG）技术笔记

本系列将系统梳理RAG的技术脉络，记录我在从零搭建过程中的思考、踩坑与心得——不止于概念，更关注如何让大模型“开卷有益”。

学习路径

1 RAG 核心概念 已发布
2 基础接口层 已发布
3 核心抽象层 已发布
4 文档处理与对话历史 已发布
5 智能体创建 已发布
6 RAG 离线链路 已发布
7 RAG 在线链路 已发布
8 RAG 效果评估与调优 已发布
9 持续更新中 规划中

全部文章

RAG 核心概念 1. 什么是 RAG（检索增强生成） RAG = Retrieval-Augmented Generation，即" … 基础接口层 一句话总结：Runnable 是 LangChain 所有组件的统一接口协议，让 … 核心抽象层 一、RAG 核心抽象层：Messages、Prompt、Parser 当用户发起提问后，对话生成层按以下顺序工作： … 文档处理与对话历史 一句话总结：Loader、Splitter、VectorStore 负责把外部文档变成可检索的向量记忆，History 负责保 … 智能体创建 一、Tools,create_agent,Middleware 一句话总结：Tools 是智能体可以调用的外部能力 … RAG 离线链路 一. 文档加载 加载阶段的目标是把不同格式的文档统一读成纯文本。PDF 按页抽取文字，Word 按段落抽取文字，Markdown … RAG 在线链路 在线链路实战：混合检索、Reranker 精排与流式生成 0. 运行前准备 先运行 RAG基础_离线链路，确保 rag_docs … RAG 效果评估与调优 1. 检索侧指标 指标 含义 Recall@k 正确答案是否出现在前 k 个结果中 Hit Rate 至少命中一个相关文档的查询 …

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