我的RAG学习路线图
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这篇文章会记录我的RAG学习路线图。
在大模型的应用领域，我对检索增强生成(RAG)最感兴趣，在当前(2025-03)，这个领域衍生出主流的三个方向：普通的RAG，GraphRAG以及deep-research(树状的分层RAG)。我想在本博客中完成这些系列的学习，包括如何从零开始构建一个简单的RAG系统，并使用更高级的工具来提升它的易用性，普适性，并提高这个系统的召回率，最后再探索RAG在企业部署中针对不同领域知识遇到的一些难题。
这篇文章会持续更新我的整个学习链路的一些成果展示。初步的计划会有以下的路线图：
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