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。 一、介绍 随着我们从2024年进入2025年，AI领域的焦点正从检索增强生成（RAG）转向更具突破性的技术—— 智能体式RAG。 本文将向您介绍智能体式RAG的概念、实现方法以及其优点和局限性。 1.1 智能体式RAG概述 检索增强生成（RAG）代表了人工智能领域的重大进步，它将大型 语言模型 （LLM）的生成能力. 相对于成本昂贵的“ Post Train ”或“ SFT ”，基于RAG的技术方案往往成为一种更优选择。 本文从RAG架构入手，详细介绍相关技术细节，并附上一份实践案例。
Hilary Rhoda – 2014 God’s Love We Deliver Golden Heart Awards • CelebMafia
RAG技术解析：知识库与检索增强生成的应用与局限。探讨RAG如何通过向量检索和提示词优化解决大模型实时信息不足问题，分析文档切分、语义检索等关键技术实现，对比传统RAG与GraphRAG的优缺点，帮助开发者合理选择知识库解决方案。
RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索和生成式 AI，有效解决了传统大语言模型的知识截止、幻觉等问题。 本节将深入解析 RAG 的核心概念和工作原理，详细介绍其两阶段处理流程：离线的知识库构建和实时的查询响应。
RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 本文介绍了什么是RAG，RAG的特点以及发展阶段，然后讲了RAG的流程包括12个优化策略，前端部分适合大众阅读，后面部分专业性比较强，适合技术实践者阅读。 什么是检索增强生成（RAG），企业如何及为何使用 RAG AI，以及如何将 RAG 与 AWS 结合使用。
![[ATTN] Model Hilary Rhoda Tits Exposed • Fappening Sauce](https://i2.wp.com/fappeningsauce.com/wp-content/uploads/2017/04/HilaryRhoda_2893_1.jpg)
