NirDiamant/RAG_Techniques

This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

一个由社区驱动的集合，包含42个以上可运行的Jupyter笔记本，教授检索增强生成（RAG）技术——让AI系统在回答前先拉取外部文档，从而减少猜测或编造的方法。

什么是RAG（一句话概括）

RAG代表检索增强生成。AI模型不是仅凭记忆回答，而是先搜索文档集合（“检索”），然后利用找到的内容起草答案（“生成”）。这使得答案更准确，且基于真实材料。

这个仓库到底是什么

一个精心策划的、社区驱动的中心，包含42个以上可运行的笔记本（还在增长），覆盖从基础到前沿的RAG技术。
每个笔记本涵盖直觉、代码和参考文献，帮助你构建更准确的检索系统。
技术按类别组织在表格中，并提供直接链接，可在GitHub上打开或Google Colab中运行。一些条目还链接到简短视频讲解。

README中显示的技术类别

基础 — 例如：基础RAG、使用CSV文件的RAG、可靠RAG、选择块大小、命题分块。
查询增强 — 例如：查询转换、HyDE（假设文档嵌入）、HyPE（假设提示嵌入）。
上下文丰富 — 例如：上下文块头、相关片段提取、上下文窗口增强。

完整表格远超显示内容；README注明了最近添加的内容，如Mistral OCR文档解析、MemoRAG（内存增强检索）、端到端RAG评估、Open-RAG-Eval和JSON RAG。

主要特点（如所述）

最先进的RAG增强
每种技术的全面文档
实用实现指南
定期更新最新进展

社区与额外内容

欢迎贡献——README通过CONTRIBUTING.md邀请想法、技术和反馈。
活跃社区渠道：Reddit子版块（r/EducationalAI）、Discord、LinkedIn，以及提供短讲解视频的YouTube频道（每集涵盖一个想法）。
配套书籍，“RAG Made Simple”（400页视觉伴侣，Amazon生成AI畅销书），第1章免费提供。
新闻通讯（5万+订阅者），包含更新、见解和作者书籍折扣；也感谢赞助商和个人赞助者。

适合谁

研究人员和从业者，希望推动RAG的可能性——从简单的第一步到高级增强。