RAG学习路线

RAG学习路线

1. RAG概述

在本文中，我们将一起探索RAG（检索增强生成）技术。RAG是将信息检索与大语言模型结合的技术框架，它能通过从外部知识库检索相关信息来增强模型输出的准确性、时效性和可溯源性，有效解决知识幻觉问题。我们发现这项技术在企业知识库、智能客服等场景中应用广泛。

2. 为什么需要学习RAG

我们发现大语言模型（LLM）存在一些固有缺陷，比如知识时效性滞后、幻觉问题频发、领域专业知识不足等。通过引入RAG技术，我们能够有效解决这些问题。在企业级应用中，我们将学会如何让AI系统实时访问最新数据、提供专业领域知识支撑、确保回答可追溯验证。RAG已成为智能客服、企业知识库、法律医疗助手等知识密集型场景的标配技术，掌握这项技术是我们作为AI开发者的核心能力要求。

3. 学习阶段概览

flowchart TD
    A[1.RAG核心概念与架构] --> B[2.数据预处理流水线]
    B --> C[3.智能文档解析技术]
    C --> D[4.文本分块策略设计]
    D --> E[5.Embedding模型与向量化]
    E --> F[6.向量数据库构建与优化]
    F --> G[7.检索算法与策略]
    G --> H[8.检索结果重排序]
    H --> I[9.提示词工程与上下文组装]
    I --> J[10.生成模型调用与输出优化]
    J --> K[11.RAG系统评估体系]
    K --> L[12.高级优化技术]
    L --> M[13.生产环境部署与运维]
    M --> N[14.完整项目实战]

步骤	学习内容	关键技能与工具
1	RAG核心概念与架构	RAG原理、检索器与生成器协同、架构设计
2	数据预处理流水线	数据清洗、格式转换、质量筛选、去重标准化
3	智能文档解析技术	PDFplumber、LayoutParser、OCR、表格提取
4	文本分块策略设计	固定分块、递归分块、语义分块、滑动窗口
5	Embedding模型与向量化	BGE、M3E、OpenAI Embedding、向量维度选择
6	向量数据库构建与优化	FAISS、Milvus、Chroma、HNSW索引、量化
7	检索算法与策略	稠密检索、稀疏检索、混合检索、多路召回
8	检索结果重排序	Cross-Encoder、RRF、重排序模型微调
9	提示词工程与上下文组装	RAG提示模板、上下文压缩、token优化
10	生成模型调用与输出优化	GPT、Claude、Llama API调用、流式输出
11	RAG系统评估体系	准确率、召回率、MRR、生成质量、人工评估
12	高级优化技术	查询重写、假设文档嵌入、Self-RAG、多跳检索
13	生产环境部署与运维	Docker、K8s、监控、日志、性能优化
14	完整项目实战	企业知识库、智能客服、法律助手