news 2026/4/28 4:05:16

132页RAG实践手册:构建知识库和问答系统的实战指南

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张小明

前端开发工程师

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132页RAG实践手册:构建知识库和问答系统的实战指南

在人工智能技术日新月异的今天,越来越多的人希望能够拥有属于自己的智能助手,提升工作效率、优化知识管理,甚至打造个人品牌。《RAG Handbook》正是为此而生。

本书将系统性地介绍如何从零开始,基于RAG(Retrieval‑Augmented Generation,检索增强生成)技术,构建一个能够理解和利用个人知识库的智能聊天机器人,并将其无缝集成到你自己的网站或应用中。

文│Jimmy Song

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2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

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  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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