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架构解析在深入代码之前我们首先需要理解一个典型的 RAG 系统是如何工作的。bRAG-langchain项目中提供的这张架构图清晰地展示了其核心流程RAG 详细架构图这个流程可以分解为以下几个关键阶段文档加载与切分 (Loading Splitting):首先系统加载你的原始文档如 PDF、Markdown、网页等并将其切割成更小的、易于处理的文本块 (Chunks)。向量化 (Embedding):使用像 OpenAI 这样的模型将每个文本块转换为一个向量一串数字。这个向量代表了文本块在多维空间中的语义位置。向量存储 (Vector Store):将这些文本块及其对应的向量存储在一个专门的数据库中如ChromaDB或Pinecone。这个数据库能以极高的效率进行向量相似度搜索。检索 (Retrieval):当用户提出问题时系统同样将问题向量化然后在向量数据库中搜索与之最相似的文本块并将它们作为“上下文”检索出来。生成 (Generation):最后系统将用户的原始问题和检索到的上下文信息一同“喂”给大型语言模型LLM让 LLM 基于给定的上下文来生成一个精准、可靠的答案。整个过程由LangChain框架进行编排和粘合极大地简化了开发流程。动手实践项目设置理论讲完了让我们亲自动手。bRAG-langchain的上手过程非常简单克隆项目库:plaintextgit clone https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain.git安装依赖:plaintextpip install -r requirements.txt配置环境变量:plaintext cp .env.example .env然后编辑新创建的.env文件填入你的 OpenAI、Cohere 等平台的 API 密钥。完成以上步骤后你就可以开始探索了项目根目录下的full_basic_rag.ipynb是一个绝佳的起点它包含了一个完整、基础的 RAG 聊天机器人的所有代码让你可以在几分钟内就拥有一个可以运行的原型。进阶之旅Notebooks 核心内容探索bRAG-langchain的精髓在于其notebooks/目录下的系列教程。它引导你从一个最基础的 RAG 开始逐步为其添加高级功能。[1]_rag_setup_overview.ipynb- 奠定基石这是你的“Hello, World!”。这个 Notebook 详细演示了 RAG 的基础构建模块如何加载文档、切块、使用 OpenAI 进行向量化以及如何将它们存入 ChromaDB 向量数据库。这是后续所有高级功能的基础。[2]_rag_with_multi_query.ipynb- 超越简单搜索问题:用户的提问方式可能是模糊或多方面的单一的向量搜索可能无法命中最佳答案。解决方案:**多查询检索 (Multi-Query Retrieval)**。这个 Notebook 教你如何利用 LLM根据用户的原始问题自动生成多个不同角度的子问题。例如当用户问“如何构建一个好的 RAG 系统”时LLM 可能会自动生成“RAG 的关键组件是什么”、“评估 RAG 性能的指标有哪些”等子问题。通过对这些子问题分别进行检索并合并结果系统能撒下一张更大的网从而捕获到更全面、更相关的上下文。[3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb- 构建智能路由问题:并非所有问题都需要通过向量搜索来回答。有些可能是简单的对话有些可能需要查询结构化数据。解决方案:**路由 (Routing)**。这是通往智能 Agent 的关键一步。该 Notebook 演示了如何构建一个“路由器”它首先分析用户的意图然后智能地将请求分发到不同的处理链上。例如一个问题可以被路由到一个用于向量搜索的 RAG 链。一个用于总结对话历史的摘要链。一个用于回答常规问题的普通 LLM 链。这使得你的应用不再是一个单功能的问答机器人而是一个能处理复杂任务的智能系统。[4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb- 探索高级索引问题:如何索引数据与如何检索数据同等重要。仅索引原始文本块可能限制了检索的效果。解决方案:**多重表示索引 (Multi-representation Indexing)**。这个 Notebook 引入了一个强大的概念除了索引原始文本块我们还可以索引该文本块的多种其他“表示”例如该文本块的摘要。由 LLM 生成的、与该文本块相关的可能问题。这样即使用户的提问方式与原文措辞差异很大也可能通过摘要或可能问题命中相关的上下文极大地提升了检索的召回率。[5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb- 精益求精的重排序问题:初步检索出的文档列表可能数量很多且相关性良莠不齐甚至存在干扰信息。解决方案:**重排序 (Re-ranking)**。这是提升 RAG 质量的最后一道关键工序。该 Notebook 演示了如何引入一个“第二阶段”模型如 Cohere 的 Re-ranker 或 Reciprocal Rank Fusion 算法对初步检索到的文档列表进行重新打分和排序确保最相关、最重要的信息排在最前面。这能显著提升 LLM 生成答案的质量和准确性。为什么bRAG-langchain是一个必藏项目实践出真知:它不是枯燥的理论而是你可以直接运行、修改和实验的可执行代码。结构化学习路径:从基础到高级循序渐进完美匹配人类的学习曲线。紧跟前沿技术:涵盖了多查询、路由、重排序、多重表示等现代 RAG 系统的核心高级技术。绝佳的样板工程:full_basic_rag.ipynb为你提供了一个可以快速启动自己项目的完美起点。结语bRAG-langchain项目为所有希望在 RAG 领域深耕的开发者提供了一个宝贵的资源库。它不仅展示了如何“构建”一个 RAG 应用更重要的是它揭示了如何“构建一个好”的 RAG 应用。准备好成为一名 RAG 专家了吗现在就去克隆这个项目深入探索这些 Notebooks 吧别忘了在 GitHub 上给它一个 Star 来支持作者的辛勤工作项目链接:https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》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》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。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。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”