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目录

• • 一、RAG的核心检索方式
  • • 1. 基于向量的检索（Vector Retrieval）
    • • 核心原理
      • 实现方式
      • 代码实例（基于Chroma+Sentence-BERT）
    • 2. 关键词检索（Keyword Retrieval）
    • • 核心原理
      • 实现方式
      • 代码实例（基于Elasticsearch+BM25）
    • 3. 混合检索（Hybrid Retrieval）
    • • 核心原理
      • 实现实例（RRF融合）
    • 4. 知识图谱检索（Knowledge Graph Retrieval）
    • • 核心原理
      • 实现方式
      • 实例（Neo4j+Cypher查询）
    • 5. 多模态检索（Multimodal Retrieval）
    • • 核心原理
      • 实现实例（CLIP检索图文）
  • 二、RAG中文档切片（Chunking）的实现
  • • 1. 核心原理
    • 2. 主流切片策略
    • • 策略1：固定长度切片
      • 策略2：语义感知切片（智能版）：LangChain+RecursiveCharacterTextSplitter
      • 策略3：结构化切片（专业版）：LangChain+PDFLoader
  • 三、流行的RAG方案
  • • 1. 基础RAG（LangChain + 向量库 + LLM）
    • • 核心原理
    • 2. RAG-Fusion（多查询融合）
    • • 核心原理
    • 3. HyDE（假设性文档嵌入）
    • • 核心原理
    • 4. LlamaIndex（企业级RAG）
    • • 核心原理
    • 5. 结构化RAG（知识图谱+向量检索）
    • • 核心原理
    • 6. Agent-RAG（智能代理RAG）
    • • 核心原理
  • 总结
  • • 关键点回顾