生态工具篇难度 3⏱ 12 分钟概念
01RAG 评估
系统化评估 RAG 系统的检索质量与生成质量，定位瓶颈并指导优化。
RAG评估RAGASFaithfulnessContext Precision
更新于 2026-03-25rag-evaluation
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关键词“rag”共找到 12 条结果。
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工程篇难度 3⏱ 10 分钟概念
02RAG（检索增强生成）
让 LLM 先查资料再回答，大幅降低幻觉并支持知识实时更新的核心架构。
RAG检索增强生成向量数据库EmbeddingLLM
更新于 2026-03-25rag
Prompt Engineering 篇难度 3⏱ 13 分钟概念
03检索增强提示（RAG Prompting）
RAG 场景下的提示词设计方法，涵盖上下文注入、模板结构、引用归因等核心技术
RAG Prompting检索增强上下文注入知识融合提示词工程
更新于 2026-03-25rag-prompting
工程篇难度 3⏱ 10 分钟工具
04Haystack（AI 应用框架）
deepset 开源的 AI 编排框架，用模块化管道构建 RAG、语义搜索和 Agent 应用。
HaystackdeepsetRAGPipelineNLP
更新于 2026-03-26haystack
工程篇难度 3⏱ 10 分钟工具
05LlamaIndex（数据框架）
专注于数据连接与检索的 LLM 数据框架，是构建 RAG 应用的核心工具。
LlamaIndexRAG数据索引查询引擎LLM数据框架
更新于 2026-03-26llamaindex
工程篇难度 2⏱ 9 分钟工具
06Chroma（向量数据库）
轻量级开源向量数据库，pip 一装即用，专为 AI 应用的语义搜索和 RAG 场景设计。
Chroma向量数据库Embedding语义搜索RAG
更新于 2026-03-25chroma
工程篇难度 2⏱ 8 分钟工具
07Pinecone（云原生向量数据库）
全托管云原生向量数据库，Serverless 架构零运维，适合快速搭建语义搜索和 RAG 应用。
Pinecone向量数据库云原生ServerlessRAG
更新于 2026-03-25pinecone
工程篇难度 3⏱ 9 分钟工具
08Qdrant（向量搜索引擎）
基于 Rust 的高性能向量搜索引擎，以过滤优先设计和极致性能著称，适合 RAG 和语义搜索场景。
Qdrant向量数据库Rust高性能RAG
更新于 2026-03-25qdrant
设计模式篇难度 3⏱ 12 分钟模式
09RAG Agent（检索增强型 Agent）
让 Agent 自主决定何时检索、检索什么、检索几次，实现智能化的知识问答。
RAG Agent检索增强单Agent知识库向量检索
更新于 2026-03-25rag-agent
工程篇难度 3⏱ 10 分钟工具
10Weaviate（AI 原生向量数据库）
开源 AI 原生向量数据库，内置向量化模块和生成模块，支持多模态搜索与混合检索。
Weaviate向量数据库GraphQL多模态RAG
更新于 2026-03-26weaviate
Prompt Engineering 篇难度 3⏱ 13 分钟概念
11上下文构建策略（Context Building Strategy）
在运行时动态组装最优上下文，让 LLM 在正确的信息环境中完成任务
上下文构建上下文工程Context Engineering动态上下文RAG
更新于 2026-03-25context-building-strategy
设计模式篇难度 4⏱ 13 分钟模式
12知识密集型架构（Knowledge-Intensive Architecture）
面向企业海量知识处理的分层平台架构，通过数据治理、模型管理和引擎拆分实现知识的安全利用与灵活组合。
知识密集型RAG架构知识图谱企业架构知识管理
更新于 2026-03-25knowledge-intensive-architecture