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// 阶段 8 · RAG、Agent 与应用工程

RAG 系统工程与评估

切分、查询改写、HyDE、GraphRAG、引用、评估指标。

读正文 → 代码与练习 ↓

约 8 小时4 个算法3 篇论文已有正文

01学习目标

建议先学：嵌入、向量检索与重排

02站内正文

03要掌握的算法

每张卡都有原始论文、前置和学习资料。

检索增强生成 RAGRetrieval-Augmented Generation (RAG) 先检索相关文档，再让模型基于这些资料作答。 2020核心 HyDE 假设文档检索HyDE (Hypothetical Document Embeddings) 先让模型写一个“假想答案”，再用它去检索真实文档。 2022扩展 GraphRAG 先从文档构建知识图谱和社区摘要，再回答全局性问题。 2024核心 大模型当评委LLM-as-a-Judge 用强模型给其他模型的回答打分或做两两比较。 2023核心

04必读论文

05课程与视频

06动手：项目、代码与练习

全部是官方或作者公开的免费页面，多数能在浏览器或免费 Colab 里直接运行。

动手项目

为一套产品文档搭 RAG 问答，记录三种切分策略和两种检索方式的评估分数。

  1. 1
    Hugging Face Open-Source AI Cookbook ↗可运行 Notebook

    跑 Cookbook 里的高级 RAG 和 RAG 评估 Notebook。

  2. 2
    LlamaIndex 文档 ↗官方文档

    按入门教程用自己的文档搭一个问答系统。

  3. 3
    RAGAS 文档 ↗官方文档

    用 RAGAS 为你的 RAG 计算忠实度和上下文召回。

07自测题

先自己想，再点开看答案。

RAG 的“忠实度”衡量什么？

回答是否被检索内容支持。

GraphRAG 擅长哪类问题？

需要全局汇总的主题类问题。

切块太大或太小各有什么问题？

太大噪声多，太小上下文不足。

所在人群路线：零基础使用者 · 应用开发者 · 产品与管理者 · 各学科研究者

数据更新于：AI 算法图谱与课程体系（北京时间）