jamwithai/production-agentic-rag-course
摘要
一个以学习者为中心的实践课程,教授从零开始构建生产级RAG系统,涵盖关键词搜索、混合检索、基于LangGraph的智能体RAG以及Telegram机器人集成。
暂无内容
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/02 15:34
以学习者为中心的生产级RAG系统实践之旅
通过动手实操,从零开始学习构建现代AI系统
掌握最热门的AI工程技能:RAG(检索增强生成)
完整第7周架构图:展示Telegram机器人与智能体RAG系统的集成
详细LangGraph工作流:展示决策节点、文档评分与自适应检索
🎉 准备好开启AI工程之旅了吗?
从第1周的环境配置笔记本开始,构建你的第一个生产级RAG系统!
专为希望掌握现代AI工程的学习者打造
由Shirin Khosravi Jam与Shantanu Ladhwe倾情打造
相似文章
@tom_doerr: 构建生产级RAG系统与Agentic工作流 https://github.com/jamwithai/production-agentic-rag-course…
一个面向学习者的项目,教授构建生产级RAG系统和Agentic工作流,涵盖关键词搜索、混合检索和LangGraph代理集成。
构建了一个生产级RAG聊天机器人,使用自定义MCP服务器作为动作层,分享我的经验
一位全栈工程师分享了构建生产级RAG聊天机器人的经验,该机器人使用自定义MCP服务器作为动作层,支持通过自然语言触发实时工作流程。
@jerryjliu0: 从2023到2026年,RAG、文档上下文与AI智能体的完整之旅 - @hexapode 进行了全面的90分钟工作…
涵盖从2023到2026年RAG、文档上下文与AI智能体演变的全面工作坊幻灯片,涉及痛点、重排序、智能体循环与文档解析挑战。
RAG-Anything:全能型 RAG 框架
RAG-Anything 是一个全新的开源框架,通过整合跨模态关系和语义匹配来增强多模态知识检索,在复杂的基准测试中表现优于现有方法。
RAGA:用于自主知识图谱构建和检索增强生成的阅读与图谱构建智能体
RAGA 是一个由大语言模型驱动的自主智能体,通过“阅读-搜索-验证-构建”的认知循环构建知识图谱,并集成混合符号-向量检索以实现检索增强生成,在科学问答数据集上取得了实验性改进。