All-in-RAG是一个面向大模型应用开发者的检索增强生成(RAG)技术全栈教程，提供系统化学习路径和动手实践项目。教程涵盖RAG基础、索引构建、检索技术、生成评估及高级应用，使用LangChain、LlamaIndex等主流技术栈，帮助开发者掌握构建生产级智能问答系统的完整技能。
All-in-RAG是一个面向大模型应用开发者的检索增强生成（RAG）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。
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核心特性
系统化学习路径
从基础概念到高级应用，构建完整的RAG技术学习体系，每个知识点都有明确的学习目标和实践要求。
理论与实践并重
每个章节都包含理论讲解和代码实践，确保学以致用。
多模态支持
不仅涵盖传统文本RAG，还包括图像、表格等多模态嵌入和检索技术，适应复杂应用场景。
工程化导向
注重实际应用中的工程化问题，包括性能优化、系统评估、部署运维等，培养生产级开发能力。
技术栈
- • RAG框架：LangChain, LlamaIndex
- • 向量嵌入：HuggingFace Transformers, sentence-transformers
- • 向量数据库：ChromaDB, FAISS, Milvus
- • 大语言模型：DeepSeek, OpenAI，用于语义理解与生成
- • 文档处理：Unstructured, PyPDF，用于多格式文档解析
- • 知识图谱：Neo4j，用于图数据存储与查询
内容大纲
RAG基础入门
主要包括： RAG技术概述与应用场景、环境配置与准备、快速上手RAG开发、数据加载、文本分块
索引构建与优化
主要包括：向量嵌入、多模态嵌入、向量数据库、Milvus实践、索引优化。
检索技术进阶
主要包括： 混合检索、查询构建 、自然语言转SQL查询、查询优化策略、高级检索算法
生成与评估
主要包括：生成集成、RAG系统评估（RAG系统评估方法论、常用评估工具与指标）
高级应用与实战
主要包括：基于知识图谱的RAG、环境配置与项目架构、数据准备模块实现、索引构建与检索优化、生成集成与系统整合、图RAG架构设计、图数据建模与准备、Milvus索引构建、智能查询路由与检索策略
总结
本项目从实践出发，结合最新的RAG技术发展趋势，构建了一套完整的RAG学习体系，帮助开发者：系统掌握RAG技术的理论基础和实践技能，深入理解RAG系统的完整架构和各组件的作用，具备能力独立开发RAG应用的能力，掌握方法RAG系统的评估和优化方法、
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
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