GH Repository · datawhalechina
all-in-rag
🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
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kimi-k2embeddingmultimodallangchainragllama-indexaimilvusagent-frameworkdeepseekneo4jllmpythonPython
all-in-rag 是一个关于 RAG（检索增强生成）的开源中文教程，作为 Datawhale 的大模型应用开发实战系列。它以在线书籍的形式呈现，并附带涵盖全流程 RAG 管道的示例代码。
当你需要一份结构化、实践驱动的指南来在 Python 中构建 RAG 应用时，可以使用它，而不是零散的文档。
Use it to
- 阅读 RAG 全栈教程
- 学习结合 LangChain 的 embedding 检索
- 尝试使用 Milvus 向量数据库
- 探索基于 Neo4j 和 LlamaIndex 的图 RAG
- 跟随多模态 RAG 示例进行操作
For 构建 RAG 应用的中文 AI 开发者和学习者
- Role
- agent-framework
- Language
- Python
- Forks
- 5,546
- Open issues
- 16
- Last push
- 2026-09-04
topicsragtutorialembeddingsvector-searchpythonllm