高级 RAG 技术 🚀
提升您的检索增强生成系统
A 社区驱动的 42 可运行笔记本中心，涵盖从基础到前沿的 RAG 技术——直觉、代码及参考文献，帮助构建更准确、上下文丰富的检索系统。
🎓 从 RAG 原型到生产
从提示到生产 - 我的完整课程，教你如何像专业人士一样使用 AI 构建软件：可靠、高效、模块化生产系统背后的方法和范式，系统化教学。20 个模块，每个模块都配有视频讲座和动手实验，从你的第一个结构化提示到可运行的生产系统。
课程正在直播。 每个模块都已发布，包括讲座和实验。
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| 🎬 7分钟 视频讲座 |
🛠️ 动手 教程 |
🤖 人工智能助手 在Claude Code中 |
One 通过 npm install 将模块的 AI 助手添加到你的 Claude 代码中，它会在你构建时引导你完成教程。
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🎬 想看视频吗？
我将这些想法分解成简短的、每集一个观点的解释视频在YouTube上。
🆕 AI Is Rewarded for Guessing [Hallucination]
为什么模型会猜测而不是说我不知道，独立观察其自身的标记概率，以及检索在哪里将事实从猜测中移出
|
RAG Explained: Why AI Gets Your Own Documents Wrong 为什么块会重叠，什么是"意义空间"，以及简单的RAG在哪里失效 |
How Do You Search a Spreadsheet by Meaning? 将每一行变成一行有标签的文本，并按意思搜索表格 |
How Do You Know Your RAG Answer Isn't Made Up? 三个检查点在数据输入时捕获错误的数据块，输出时捕获不支持的声明 |
Why Does RAG Return a Paragraph When You Asked for One Fact? 为什么一段文本的嵌入是一个指向不特定事物的混合体 |
介绍
检索增强生成（RAG）正在革新我们将信息检索与生成式人工智能相结合的方式。本仓库展示了一系列精心策划的先进技术，旨在强力提升您的RAG系统，使其能够提供更准确、上下文相关且全面的回应。
我们的目标是为研究人员和实践者提供有价值的资源，帮助他们推动RAG技术的潜力极限。通过营造协作环境，我们旨在加速这一激动人心领域的创新。
📖 深入了解：本书
RAG 简明指南 - 这是该仓库的 400 页视觉伴侣。在生成式人工智能方面的亚马逊畅销书 · 1,500 名读者 · ⭐ 4.6
相关项目
🚀 面向生产的智能代理 - 以代码为主的教程，用于部署生产级生成式AI代理，从原型到规模化。
🤖 生成式AI代理 - 广泛的AI代理实现和教程集合。
🖋️ 提示工程技术 - 从基础到高级的提示策略。
🧠 代理记忆技术 - 30个关于代理记忆的笔记本：向量存储、知识图谱、Mem0、MemGPT、Zep、Graphiti。
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主要特性
- 🧠 最先进的RAG增强技术
- 📚 每项技术的全面文档
- 🛠️ 实用的实施指南
- 🌟 定期更新最新进展
高级技术
探索我们广泛的前沿RAG技术列表：
最近新增： MemoRAG（记忆增强检索）、端到端RAG评估、Open-RAG-Eval、JSON RAG。42个笔记本，且数量不断增加。
| # | 分类 | 技术 | 查看 |
|---|---|---|---|
| 1 | 基础 🌱 | 基本 RAG | |
| 2 | 基础 🌱 | 使用 CSV 文件的 RAG | |
| 3 | 基础 🌱 | 可靠的 RAG | |
| 4 | 基础 🌱 | 优化块大小 | |
| 5 | 基础 🌱 | 命题分块 | |
| 6 | 查询增强 🔍 | 查询转换 | |
| 7 | 查询增强 🔍 | HyDE（假设文档嵌入） | |
| 8 | 查询增强 🔍 | HyPE（假设提示嵌入） | |
| 9 | 上下文增强 📚 | 上下文块标题 | |
| 10 | 上下文增强 📚 | 相关片段提取 | |
| 11 | 上下文增强 📚 | 上下文窗口增强 | |
| 12 | 上下文增强 📚 | 语义分块 | |
| 13 | 上下文增强 📚 | 上下文压缩 | |
| 14 | 上下文增强 📚 | 文档增强 | |
| 15 | 高级检索 🚀 | 融合检索 | |
| 16 | 高级检索 🚀 | 重新排序 | |
| 17 | 高级检索 🚀 | 多方面过滤 | |
| 18 | 高级检索 🚀 | 分层索引 | |
| 19 | 高级检索 🚀 | 镖靶检索 | |
| 20 | 高级检索 🚀 | 带字幕的多模态生成式检索 | |
| 21 | 迭代技术 🔁 | 带反馈循环的检索 | |
| 22 | 迭代技术 🔁 | 自适应检索 | |
| 23 | 评估 📊 | 深度评估 | |
| 24 | 评估 📊 | GroUSE | |
| 25 | 可解释性 🔬 | 可解释检索 | |
| 26 | 高级架构 🏗️ | 使用 LangChain 的图形 RAG | |
| 27 | 高级架构 🏗️ | 微软 GraphRAG | |
| 28 | 高级架构 🏗️ | RAPTOR | |
| 29 | 高级架构 🏗️ | 带上下文 AI 的智能 RAG | |
| 30 | 高级架构 🏗️ | 自行 RAG | |
| 31 | 高级架构 🏗️ | 修正 RAG (CRAG) | |
| 32 | 高级架构 🏗️ | 带可验证归属的本地图形 RAG | |
| 33 | 高级架构 🏗️ | LightRAG | |
| 34 | 评估 📊 | 端到端 RAG 评估 | |
| 35 | 评估 📊 | Open-RAG 评估 | [](https://colab.research.google.com/github/ |
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