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本项目为开发者提供RAG技术全栈教程，涵盖基础概念、数据处理、索引构建、检索技术及评估方法等核心内容。通过体系化学习路径和实战项目，帮助开发者掌握大模型RAG应用开发技能，构建生产级智能问答系统。适合具备Python基础的AI工程师和产品开发者学习，从理论到实践全面提升RAG技术能力。

项目简介

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。

主要内容包括：

1. RAG技术基础

   深入浅出地介绍RAG的核心概念、技术原理和应用场景

2. 数据处理全流程

   从数据加载、清洗到文本分块的完整数据准备流程

3. 索引构建与优化

   向量嵌入、多模态嵌入、向量数据库构建及索引优化技术

4. 检索技术进阶

   混合检索、查询构建、Text2SQL等高级检索技术

5. 生成集成与评估

   格式化生成、系统评估与优化方法

6. 项目实战

   从基础到进阶的完整RAG应用开发实践

项目意义

随着大语言模型的快速发展，RAG技术已成为构建智能问答系统、知识检索应用的核心技术。然而，现有的RAG教程往往零散且缺乏系统性，初学者难以形成完整的技术体系认知。

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
• 理解RAG系统的完整架构和各组件的作用
• 具备独立开发RAG应用的能力
• 掌握RAG系统的评估和优化方法

项目受众

本项目适合以下人群学习：

• 具备Python编程基础，对RAG技术感兴趣的开发者
• 希望系统学习RAG技术的AI工程师
• 想要构建智能问答系统的产品开发者
• 对检索增强生成技术有学习需求的研究人员

前置要求：

• 掌握Python基础语法和常用库的使用
• 能够简单使用docker
• 了解基本的LLM概念（推荐但非必需）
• 具备基础的Linux命令行操作能力

项目亮点

1. 体系化学习路径

   从基础概念到高级应用，构建完整的RAG技术学习体系

2. 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

3. 多模态支持

   不仅涵盖文本RAG，还包括多模态嵌入和检索技术

4. 工程化导向

   注重实际应用中的工程化问题，包括性能优化、系统评估等

5. 丰富的实战项目

   提供从基础到进阶的多个实战项目，帮助巩固学习成果

开源地址：

https://github.com/datawhalechina/all-in-rag?tab=readme-ov-file

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。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。

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资料包有什么？

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全过程AI大模型学习路线

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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