{"repo":"datawhalechina/all-in-rag","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/datawhalechina/all-in-rag","clone":"git clone https://github.com/datawhalechina/all-in-rag.git","description":"🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/","language":"Python","stars":10444,"topics":["embedding","kimi-k2","langchain","llama-index","llm","milvus","multimodal","rag","ai","neo4j"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"All-in-RAG 大模型应用开发实战一：RAG技术全栈指南 🔍 检索增强生成 (RAG) 技术全栈指南 从理论到实践，从基础到进阶，构建你的RAG技术体系 🎯 系统化学习 完整的RAG技术体系 🛠️ 动手实践 丰富的项目案例 🚀 生产就绪 工程化最佳实践 📊 多模态支持 文本+图像检索 项目简介（中文 English） 本项目是一个面向大模型应用开发者的RAG（检索增强生成）技术全栈教程，旨在通过体系化的学习路径和动手实践项目，帮助开发者掌握基于大语言模型的RAG应用开发技能，构建生产级的智能问答和知识检索系统。 主要内容包括： 1. RAG技术基础 ：深入浅出地介绍RAG的核心概念、技术原理和应用场景 2. 数据处理全流程 ：从数据加载、清洗到文本分块的完整数据准备流程 3. 索引构建与优化 ：向量嵌入、多模态嵌入、向量数据库构建及索引优化技术 4. 检索技术进阶 ：混合检索、查询构建、Text2SQL等高级检索技术 5. 生成集成与评估 ：格式化生成、系统评估与优化方法 6. 项目实战 ：从基础到进阶的完整RAG应用开发实践 项目意义 随着大语言模型的快速发展，RAG技术已成为构建智能问答系统、知识检索应用的核心技术。然而，现有的RAG教程往往零散且缺乏系统性，初学者难以形成完整的技术体系认知。 本项目从实践出发，结合最新的RAG技术发展趋势，构建了一套完整的RAG学习体系，帮助开发者： - 系统掌握RAG技术的理论基础和实践技能 - 理解RAG系统的完整架构和各组件的作用 - 具备独立开发RAG应用的能力 - 掌握RAG系统的评估和优化方法 项目受众 本项目适合以下人群学习： - 具备Python编程基础，对RAG技术感兴趣的开发者 - 希望系统学习RAG技术的AI工程师 - 想要构建智能问答系统的产品开发者 - 对检索增强生成技术有学习需求的研究人员 前置要求： - 掌握Python基础语法和常用库的使用 - 能够简单使用docker - 了解基本的LLM概念（推荐但非必需） - 具备基础的Linux命令行操作能力 项目亮点 1. 体系化学习路径 ：从基础概念到高级应用，构建完整的RAG技术学习体系 2. 理论与实践并重 ：每个章节都包含理论讲解和代码实践，确保学以致用 3. 多模态支持 ：不仅涵盖文本RAG，还包括多模态嵌入和检索技术 4. 工程化导向 ：注重实际应用中的工程化问题，包括性能优化、系统评估等 5. 丰富的实战项目 ：提供从基础到进阶的多个实战项目，帮助巩固学习成果 内容大纲 第一部分：RAG基础入门 第一章 解锁RAG 📖 查看章节 - [x] RAG简介 - RAG技术概述与应用场景 - [x] 准备工作 - 环境配置与准备 - [x] 四步构建RAG - 快速上手RAG开发 - [x] 附：环境部署 - Python虚拟环境部署方案补充 (贡献者: @anarchysaiko) 第二章 数据准备 📖 查看章节 - [x] 数据加载 - 多格式文档处理与加载 - [x] 文本分块 - 文本切分策略与优化 第二部分：索引构建与优化 第三章 索引构建 📖 查看章节 - [x] 向量嵌入 - 文本向量化技术详解 - [x] 多模态嵌入 - 图文多模态向量化 - [x] 向量数据库 - 向量存储与检索系统 - [x] Milvus实践 - Milvus多模态检索实战 - [x] 索引优化 - 索引性能调优技巧 第三部分：检索技术进阶 第四章 检索优化 📖 查看章节 - [x] 混合检索 - 稠密+稀疏检索","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/datawhalechina","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/datawhalechina/all-in-rag/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}