RAG 团队培训手册

面向能读 Python、HTTP 和数据库文档的工程师。目标是能解释一次回答为什么正确或失败，并搭出带证据、可评测、可运维的知识库问答系统。

01 原理 → 02 数据摄取 → 03 检索重排 → 04 生成引用
                      ↓
                 05 最小实战
                      ↓
06 评估 → 07 生产化 → 08 高级模式 → 09 培训计划

文档	产出	验收
01 原理	系统链路图	解释召回失败
02 数据摄取	增量文档管线	删除旧版不残留
03 检索与重排	dense/BM25/hybrid 选型	定位 Recall 下降
04 生成与引用	有证据回答	无证据拒答
05 最小实战	本地 Demo	ingest/ask/test
06 评估	回归报告	变更可比较
07 生产化	上线方案	权限与回滚评审
08 高级 RAG	高级模式边界	说清何时不用
09 培训计划	两周任务	每人有交付物
10 GitHub 项目	项目选型	读源码入口
11 阅读清单	论文问题单	能复述边界

先使用 05 最小实战 跑通虚构的公司报销制度，再回到前四章解释实现。生产项目必须补齐 06 评估 和 07 生产化；没有评估集和权限过滤，不应把 Demo 当上线方案。

提交标准

每个小组提交一张链路图、一组 20 条带答案的问题、一份失败案例和一份可回滚的索引变更记录。培训中优先问“证据在哪里、版本是什么、用户是否有权限”。

已有文章

• LangChain RAG 基础链路
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项目和 stars 是 2026-10-17 的检索快照，可能变化；部署前重新读取项目 README、许可证和安全公告。