【RAG_Techniques】一份覆盖34种RAG优化技术的实战指南，从入门到进阶一网打尽

项目简介：这是一个专注于检索增强生成（RAG）技术的开源教程集合，系统性地整理并演示了34种可直接上手的RAG优化方法，旨在帮助开发者提升RAG系统的准确性、上下文相关性和响应质量。

核心功能：
– 提供涵盖基础到前沿的34种RAG技术分类实践，包括基础RAG、查询增强（如HyDE、HyPE）、上下文丰富化（如语义分块、上下文压缩）、高级检索（如融合检索、重排序、多面过滤）、迭代式检索、评估方法（DeepEval、GroUSE）及可解释性与先进架构（Graph RAG、RAPTOR、Self-RAG、CRAG）等；
– 每项技术均配套Jupyter Notebook（支持GitHub与Google Colab双端运行）及部分提供可执行Python脚本（如simple_rag.py、reranking.py等）；
– 支持主流RAG开发框架（LangChain与LlamaIndex双实现），并附有清晰的技术概述、实现要点与延伸阅读资源；
– 强调社区共建，设有Discord、Reddit、Substack等多渠道交流与协作入口。

快速上手：请参考官方文档进行安装。

适用场景：适合正在构建或优化RAG应用的AI工程师、数据科学家、技术研究员及学习生成式AI的进阶开发者；尤其适用于需要在真实业务中提升问答准确率、减少幻觉、增强结果可解释性或应对复杂文档结构（如CSV、多模态内容、长文本）的场景。

总结：这是一份结构清晰、覆盖面广、开箱即用的RAG技术实践手册，虽不提供统一代码库或CLI工具，但以高质量、分类明确、框架兼容的教程形式极大降低了先进技术的落地门槛；建议访问其主页获取更详细信息。