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Retrieval-Augmented Generation

企业级 RAG 系统

从检索基础、查询路由和混合检索,一直读到服务治理、质量验证与生产交付。完整原稿按主题拆成 32 页,适合循序学习,也方便按问题快速定位。

32独立阅读页面
20核心主章
761代码与图表块

推荐阅读顺序

附录适合按需查阅:遇到数据校验、内容指纹、索引调优、重排、切分、Embedding 或工具类问题时,再进入对应附录。

完整目录

专题概览

先看系统边界、学习方法和完整业务流程。

基础与环境

建立核心概念、框架和向量数据库基础。

  1. 01项目概述与 Docker 环境搭建
  2. 02RAG 核心概念深入
  3. 03LangChain 生态系统
  4. 04Milvus 索引机制与基本操作

阶段实践

在第 4 章之后完成一次端到端闭环。

检索与生成

沿着在线问答主链路理解路由、检索、上下文和生成。

  1. 05意图分类与路由入口
  2. 06检索策略与动态计划
  3. 07查询改写与变体生成
  4. 08Milvus 混合检索深度解析
  5. 09QAService 核心编排
  6. 10RAG Pipeline 主流程深度解析
  7. 11Prompt 工程与 Profile 系统

服务与治理

把核心链路扩展成可管理、可隔离的服务。

  1. 12FastAPI 与异步 Web 框架
  2. 13应用入口与环境前置校验
  3. 14知识库多版本管理
  4. 15数据隔离与多租户设计
  5. 16文档入库与索引链路

验证与交付

完成质量验收、测试、观测、部署与排障。

  1. 17RAG 回归验收与入库质量
  2. 18测试与接口验收
  3. 19LangSmith 观测、Trace 与生产化部署
  4. 20Docker 交付深化与排障

附录

围绕校验、检索、切分、模型和项目工具按需补充。

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