All-in-RAG：RAG 技术全栈指南（大模型应用开发实战一）

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导读

这是 Datawhale 社区的 RAG（检索增强生成）全栈教程，2026 年仍在更新，讲 AI 怎样先从资料库里找到相关内容、再据此作答。前两章讲 RAG 是什么、怎样四步搭出第一个应用、文档怎样加载和切分，之后依次讲向量嵌入与向量数据库、混合检索与 Text2SQL、格式化输出与效果评估、知识图谱 RAG，最后是完整项目。README 写明面向开发者，要会 Python，能简单用 Docker 和命令行。不写代码的人可先读少数派那篇知识库实测了解局限，再来这里看全貌。原作采用非商业许可，本站只提供导读和链接。

读完能了解

• 先讲 RAG 能解决什么，再用四步搭出最小可用版本
• 资料怎样加载、清洗和切块，直接影响检索效果
• 向量嵌入、向量数据库，以及图文多模态检索
• 混合检索、查询改写和 Text2SQL 等进阶检索方法
• 怎样评估 RAG 效果，并用完整项目串起全流程

适合：会 Python、想自己搭知识库问答的开发者；也适合要和技术同事讨论 RAG 方案的人

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出处与授权