从零基础到生产落地的 RAG（检索增强生成）完整学习路径，涵盖理论、实践和项目分析

RAG 从入门到实战完整教程

欢迎来到 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）完整教程！本教程提供从基础概念到生产落地的全方位学习路径，适合不同阶段的学习者。

什么是 RAG？

RAG 是一种通过整合外部知识检索来增强大语言模型能力的技术。它可以：

✅ 提高准确性：通过检索相关知识，减少模型幻觉
✅ 保持时效性：访问最新信息，突破训练数据的时间限制
✅ 增强专业性：整合领域知识，适配垂直场景
✅ 降低成本：无需重新训练模型即可更新知识

🎯 学习路径（按读者等级）

📚 Level 0：新手入门（0基础）

从零到一 RAG 实战

适合人群：完全零基础，想快速上手 RAG 的开发者

内容：从环境搭建到完整 RAG 系统的手把手教程

✅ 查询理解与转换
✅ RAG Fusion 高级查询
✅ 多模态检索
✅ Agent RAG 系统

📖 Level 1：理论建立（入门）

初识 Advanced RAG

适合人群：有 AI/LLM 基础，想系统了解 RAG 技术的学习者

内容：RAG 核心概念、发展历程和技术综述

📄 面向大语言模型的 RAG 技术综述
📄 RAG 的起源与发展
📄 RAG vs Fine-tuning 对比分析

🔬 Level 2：深入原理（进阶）

深入 Advanced RAG

适合人群：想深入理解 RAG 优化策略和实现细节的工程师

内容：核心技术原理、算法实现和性能调优

🔍 向量搜索与索引算法
✂️ 文本分块策略（Chunking）
🎯 混合检索（Hybrid Search）
📊 Rerank 重排序技术
🧠 查询转换（HyDE, Query Rewriting）
⚡ RAG 管道失败原因分析

💻 Level 3：动手实践（高级）

实践 Advanced RAG

适合人群：准备落地 RAG 系统的开发者

内容：真实案例、代码实现和工程最佳实践

🛠️ Milvus BM25 混合检索
🎨 多模态 RAG 实现
🔗 知识图谱 + RAG（GraphRAG）
🤖 Agent RAG 架构
📝 Context Caching 优化

🏗️ Level 4：项目落地（实战）

RAG 项目实战分析

适合人群：负责系统架构设计和技术选型的架构师/TL

内容：9个生产级开源项目的深度剖析

🏛️ 架构设计模式
🔧 技术栈选型指南
💼 应用场景分析（企业知识库/代码问答/客服）
📊 核心项目剖析（LightRAG, Dify, Quivr）

🗺️ 推荐学习顺序

快速通道（针对不同目标）

根据你的目标选择路径

🎯 快速上手：从零到一 RAG 实战 → 实践 Advanced RAG
📚 系统学习：初识 → 深入 → 实践（完整路径）
🏗️ 生产落地：深入 Advanced RAG → RAG 项目实战分析
🔧 技术选型：直接查看 RAG 项目实战分析

📊 补充资源

RAG 架构图谱参考

可视化 RAG 系统架构、流程图和技术栈对比

👤 关于项目与作者

了解项目背后的故事，以及如何获得企业级 AI 能力实施支持

💡 如何使用本教程

评估你的当前水平：根据上述分类选择适合你的起点
按需深入：可以跳过已掌握的内容，直接进入感兴趣的章节
动手实践：每个章节都提供代码示例，建议边学边做
参考项目：实战部分分析了真实开源项目，可直接借鉴架构

学习建议

不要试图一次性学完所有内容！根据你的项目需求和时间，选择最相关的章节深入学习。理论和实践结合效果最佳。

🤝 贡献与反馈

如果你在学习过程中发现问题或有改进建议，欢迎通过 GitHub 提交 Issue 或 PR！

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如果你的企业需要 RAG 或 AI Agent 的定制化实施，欢迎联系作者进行免费初步咨询。

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祝你学习愉快！🚀