开源 · 方法论
RAG Engineer — 构建可靠的 RAG 系统
从源文档、检索到有依据的回答、引用、安全性和生产可靠性，逐步定位并解决问题。
了解方法构建 → 衡量 → 学习
三个项目，覆盖构建、评估和学习。
从工程工作流开始，用证据验证，再把经验转化为可重复的学习路径。
构建可靠的检索系统
评估用证据衡量质量
学习通过 30 天实践路径掌握工作流
开源 · 方法论
开源 · 方法论
RAG Evaluation — 衡量检索、回答质量和上线准备度
从真实追踪记录开始，区分检索与生成，用人工标注验证评估器，并审查系统的生产就绪度。
了解方法RAG Formation — 用 30 天掌握工作流
一套未来推出的项目制课程，通过实验、评估和工程决策，构建可靠的企业 RAG 聊天机器人。
查看课程路线图RAG Formation Continue · 01 · 生产改进闭环
将交互日志和用户反馈转化为基于证据的 RAG 改进计划，并借助 Claude Code 或 Codex 实施。
打开课程RAG Formation Continue · 02 · 从零构建自己的 RAG 聊天机器人
构建一个四通道 RAG 基线，提供有依据、带引用的回答和诚实拒答；之后再加入反馈或追问处理。
打开课程