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手写Text-to-SQL代码太脆弱？本文带你从“链”升级到“智能体”！学习LangChain中的SQL Agent如何像一个真人数据分析师一样，进行思考、行动和自我纠错，轻松搞定复杂的数据库问答！

RAG只会聊文本？太OUT了！本文带你进入结构化数据问答新领域。学习如何让RAG系统“看懂”数据库表格，将自然语言问题智能转为SQL查询。从零开始，亲手构建一个能与表格数据对话的SQL-RAG机器人！

RAG引擎只能在命令行里运行？太不酷了！本文教你使用超简单的UI库Gradio，只需几行Python代码，就能为你的RAG应用穿上一件漂亮的“外套”，光速构建出一个可交互、可分享的“文档问答”Web聊

RAG框架不止LangChain！本文带你认识另一大巨头：以数据为中心的LlamaIndex。学习它与LangChain在哲学上的不同，并体验其极致的便捷性。

RAG组件太多，手动连接像在粘乐高？本文带你上手AI编排框架LangChain，学习用其核心的LCEL“管道”语法，将检索、精排、生成等高级步骤优雅地“链接”起来，告别繁琐的胶水代码，轻松构建复杂应用

RAG第一次检索就“翻车”怎么办？别放弃！本文教你两种查询改写“黑科技”：查询分解与HyDE。学习如何让你的RAG系统自我反思，自动将复杂问题拆解，或生成“虚拟答案”来优化检索，从源头提升召回质量！

嫌Refine策略太慢？本文带你学习源自大数据思想的Map-Reduce RAG策略！通过“分路并行处理，最终汇总统一”的方式，高效地对海量文档进行总结和问答。搞懂它与Refine的区别，让你的RAG

还在为上下文窗口不够用而发愁？本文教你一种更“像人”的RAG高级策略：迭代式精炼（Refine）。学习如何让LLM逐一阅读文档，并不断“反思”和“完善”答案，最终生成一个信息更全面、质量更高的回答！

向量检索的“死穴”被找到了——它不认识关键词！本篇开启RAG高级技巧篇，教你用“混合搜索”来打个补丁。学习将BM25的精确与向量的语义相结合，并用RRF算法融合排序，让你的RAG既懂语义，又不丢细节！