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RAG极简入门：原理与实践
RAGLangChainDeepSeekOllama
介绍
本书系统讲解RAG技术，涵盖背景、框架、数据构建、检索、响应生成、评估优化及前沿方法。技术栈涉及LangChain、DeepSeek、Ollama、向量数据库等。通过项目实战，读者可搭建基础RAG系统，实现多种检索策略，增强生成模块，结合知识图谱，构建多模态RAG及端到端应用，并学习测试与评估。
章节时效标注
标注，不是逐章读过由出版日期、技术断代、配套仓库停更状态与依赖档案比对推导，非逐章通读。
- 第 1 章未核对第 1章 RAG概述 1
- 第 2 章未核对第 2章 RAG框架详解 21
- 第 3 章未核对第3章 RAG数据构建 44
- 第 4 章未核对第4章 RAG数据检索 82
- 第 5 章未核对第5章 RAG响应生成 129
- 第 6 章未核对第6章 RAG的评估和优化 169
- 第 7 章未核对第7章 项目实战 198
替代候选
码现行learn_langchain适合有Python基础、想系统学习LangChain Agent开发的初学者，按模块递进，配有示例。若已熟悉LangChain基础或需最新版本特性，可能不够深入。码现行rag-tutorial适合想系统学习RAG的开发者，需具备Python和LLM基础。若已熟悉RAG或追求最新实践，可能需结合其他资源。码现行ai-agents-from-zero适合想系统学习 AI Agent 开发、尤其是 Python 生态的初学者和转岗工程师；教程结构完整，有源码和项目实战。若你只想要碎片化知识点或已熟悉 LangChain，可能觉得冗长；且部分内容依赖外部平台，需自行甄别。