24 个 RAG 系统实现教程:从基础链路到 Agentic 检索、混合检索、本地模型部署与多模态场景。
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Agentic RAG 智能体检索
GPT-5 / 推理增强 / Gemma / 数学 / PydanticAI / 自主决策共 6 个智能体化检索教程。
约 4 小时
混合检索与知识图谱
关键词+向量混合检索、纯本地混合方案与知识图谱引用溯源。
约 2 小时
本地模型 RAG
Llama 3.1 / Qwen / DeepSeek 本地部署,数据不出内网的离线检索方案。
约 2.7 小时
高级 RAG 模式
CRAG 纠错、经典链路、数据库路由、失败诊断与 RAG-as-a-Service。
多模态与场景化 RAG
视觉 RAG、AI 博客搜索、Gemini / Cohere 生态智能体检索。
约 3.3 小时
共三场考试,相互关联又各自独立:独立计次、独立发证,无报考顺序要求。
建议先学完全部讲义再参加考试