本项目是一个关于 RAG(Retrieval-Augmented Generation)全栈技术的学习笔记,旨在帮助开发者从基础到精通掌握高精准 AI 应用的构建。

• 夸克网盘:极客时间-AIOPS训练营/4.实战四:实现基于运维专家知识库故障排查Operator.mp4。 推荐理由:这节课工作相关。rag。链接:https://pan.quark.cn/s/c2d35fba2a7e
• 观感一般。马士兵-AI大模型全链路实战/msb-AI实战工具课

项目文档位于 docs/base 目录下,包含以下主要内容:

• Chapter 1 项目介绍:项目的整体介绍和学习路径
• Chapter 6 文档分块:递归文本分块和语义智能分块技术
• Chapter 7 项目架构设计:RAG 流程和项目架构设计
• Chapter 8 RAG评估:RAG迭代的关键评估方法
  • 8-2 RAG迭代的关键:评估_ev- 笔记
  • 8-3 RAG评估的三大步骤_ev- 笔记
  • 8-4 RAG评价神器:Ragas框架_ev- 笔记
  • 8-5 实战:用Ragas评估制度问答模块的性能_ev- 笔记

当您添加新的文档到 docs/base 目录后,请按照以下步骤操作:

1. 创建文档文件:将新文档保存为 .md 文件到对应的章节目录
2. 更新配置:编辑 docs/.vitepress/config.js 文件,在相应的侧边栏配置中添加新文档的链接
3. 更新首页:编辑 docs/index.md 文件,在内容结构部分添加新文档的引用
4. 提交更改:运行以下命令提交更改到 GitHub

   git add .
   git commit -m "feat: 添加新文档"
   git push origin main

5. 等待部署:GitHub Actions 会自动构建和部署您的更改,通常需要几分钟时间

在提交更改前,您可以在本地预览文档:

npm install
npm run dev

然后在浏览器中访问 http://localhost:5173 查看效果。

• 前端框架:VitePress(用于文档构建)
• 向量数据库:支持 Milvus、Faiss 等
• 后端技术:Python、FastAPI 等
• AI 模型:支持多种大语言模型集成

npm install

npm run dev

npm run build

.
├── docs/ # 文档目录
│ ├── .vitepress/ # VitePress 配置
│ └── base/ # 基础学习笔记
├── data/ # 数据目录
├── src/ # 源代码目录
└── README.md # 项目介绍

本项目可以部署到 GitHub Pages 或其他静态网站托管服务。

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