1.4 【RAG实践】

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1.4 【RAG实践】

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2025年12月24日修改

第1章

第一节 RAG简介.pdf

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第二节准备工作.pdf

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第三节四步构建RAG.pdf

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第2章

第一节数据加载.pdf

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第二节文本分块.pdf

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第3章

第一节向量嵌入.pdf

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第二节多模态嵌入.pdf

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第三节向量数据库.pdf

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第四节 Milvus介绍及多模态检索实践.pdf

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第五节索引优化.pdf

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第4章

第一节：混合检索.pdf

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第二节：查询构建.pdf

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第三节：文本到SQL.pdf

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第四节：查询重构与分发.pdf

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第五节：检索进阶.pdf

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第5章

第一节格式化生成.pdf

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第6章

第一节：评估介绍.pdf

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第二节评估常用工具.pdf

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第7章

第一节：基于知识图谱的RAG.pdf

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第8章

第一节环境配置与项目架构.pdf

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第二节数据准备模块实现.pdf

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第三节索引构建与检索优化.pdf

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第四节生成集成与系统整合.pdf

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第9章

第一节图RAG系统架构与环境配置.pdf

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第二节图数据建模与Neo4j集成.pdf

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第三节 Milvus索引构建.pdf

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第四节智能查询路由与检索策略.pdf

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第10章

第一节知识图谱与 Neo4j 安装.pdf

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第二节 Neo4j 基本使用.pdf

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大模型主流RAG介绍——从架构到技术细节	高级RAG
构建检索增强生成 (RAG) 应用程序	RAG 的 5 种分块策略
大模型微调与RAG的选型	本地知识库问答搭建
从《红楼梦》的视角看大模型知识库 RAG 服务的 Rerank 调优	【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人