初识 Advanced RAG

欢迎来到 Advanced RAG 部分。本部分提供了理解和实施高级检索增强生成（RAG）技术的全面资源。

学习路径

对于 RAG 新手，我们建议按以下顺序阅读：

1. 入门基础

• [1.1 [必读]面向大语言模型的检索增强生成技术：综述 - complete-rag-survey
• [1.2 RAG综述一文的解读 - interpretation
• [1.3 Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG) - introduction-to-rag
• [1.4 What is Agentic RAG (英中对照版) - what-is-agentic-rag-bilingual

2. 实践理解

• [2.1 RAG 综述: Keeping LLMs relevant and current - rag-zong-shu-keeping-llms-relevant-and-current

详细文章介绍

入门基础

1. [必读]面向大语言模型的检索增强生成技术：综述

complete-rag-survey

优先级：高 | 权重：5 | 预计阅读时间：60-90分钟

面向大语言模型的检索增强生成技术的最全面和详细的综述。这是基础文档，深入涵盖了：

• RAG 范式：原始 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG
• 核心组件：检索、生成和增强
• 评估方法和框架
• 未来研究方向

本文系统地研究了检索增强生成（RAG）的现有研究方法和发展路径，将其分类为三种范式，并提供了核心组件的全面概述。

2. RAG综述一文的解读

interpretation

优先级：高 | 权重：4 | 预计阅读时间：30-45分钟

对综合性 RAG 综述的解读和分解，使复杂概念更易于理解。本文提供了：

• RAG 概念和意义的清晰解释
• RAG 演化路径的简化理解
• 检索模块优化的实践见解
• RAG 调优和评估的指导

此解读通过分解复杂概念并提供实践见解，帮助读者更好地理解原始综述。

3. Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

introduction-to-rag

优先级：高 | 权重：5 | 预计阅读时间：45-60分钟

来自 Weaviate 的关于检索增强生成（RAG）的全面介绍。本文涵盖了：

• 生成模型的局限性以及 RAG 如何解决这些问题
• RAG 架构的三个核心组件：外部知识源、提示模板和生成模型
• RAG 工作流程的两个阶段：摄取和推理
• RAG 的实际应用案例：实时信息检索、内容推荐系统和个人 AI 助手
• RAG 实现框架：LangChain、LlamaIndex 和 DSPy
• 高级 RAG 技术：Agentic RAG 和 Graph RAG
• RAG 评估方法和与微调的比较

这是一篇非常适合 RAG 初学者的全面指南，深入解释了 RAG 的工作原理和实现方法。

4. What is Agentic RAG (英中对照版)

what-is-agentic-rag-bilingual

优先级：高 | 权重：5 | 预计阅读时间：45-60分钟

关于智能体 RAG (Agentic RAG) 的详细介绍，包含英文原文和中文翻译的对照版本。本文涵盖了：

• Agentic RAG 的基本概念和与传统 RAG 的区别
• AI 智能体的基本概念和核心组件
• Agentic RAG 的工作原理和架构
• Agentic RAG 与传统 RAG 的对比
• Agentic RAG 的实现方法和框架
• 企业采用 Agentic RAG 的原因和优势
• Agentic RAG 的局限性

这是一篇非常适合想要了解 Agentic RAG 概念和实现的读者的文章，通过英中对照的方式帮助读者更好地理解技术细节。

实践理解

5. RAG 综述: Keeping LLMs relevant and current

rag-zong-shu-keeping-llms-relevant-and-current

优先级：中 | 权重：3 | 预计阅读时间：25-35分钟

通过 RAG 技术保持大语言模型相关性和时效性的实用指南。本文涵盖了：

• RAG 系统的基本架构
• 知识库检索流程
• 基于 API 的检索方法
• 使用 RAG 的提示策略
• 性能改进技术

本文从实践者的角度提供了实施 RAG 系统的见解，并包含实际示例和代码片段。

学习建议

对于 RAG 新手，我们建议按以下顺序阅读：

1. 第一步：理解基本概念

   • 先阅读 interpretation（RAG综述解读），获得温和的入门体验
   • 再阅读 introduction-to-rag，了解 RAG 的工作原理

2. 第二步：深入系统理论

   • 研读 complete-rag-survey（必读），系统化掌握 RAG 技术

3. 第三步：实践理解

   • 阅读 rag-zong-shu-keeping-llms-relevant-and-current，获得实践见解

4. 第四步：进阶学习

   • 学习 what-is-agentic-rag-bilingual，了解智能体 RAG
   • 进入深入 Advanced RAG目录，学习优化策略
   • 查看实践 Advanced RAG目录，动手实践

对于研究人员和高级从业者：

• 直接从 complete-rag-survey 综合性综述开始
• 将其他文章作为补充材料
• 重点关注深入 Advanced RAG目录中的技术细节