本文推荐LangChainAI官方出品的"rag-from-scratch"项目，通过5个代码文件和教学视频，帮助开发者从零搭建RAG系统。文章详细解释RAG（检索增强生成）的必要性及三大核心组成部分：索引、检索和生成。RAG能扩展大模型知识边界、支持私有数据、实时接入最新信息，且相比微调成本更低、灵活性更高。该项目在GitHub上获7K+星标，是学习大模型增强技术的优质资源。
为什么需要 RAG？推荐一个从零搭建RAG的项目，含教学视频！
今天给大家推荐一个LangChainAI官方出品的，基于 LangChain 框架从零搭建RAG的项目（rag-from-scratch），它不仅含有从零实现的代码，而且还有对应的教学视频。
通过这个5个代码文件，我们就能够清晰地了解RAG的全流程。
到目前为止，这个项目在github上已经获得看超过 7K Start，项目地址：https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
当然，更重要的是 LangChain 项目本身已经有超过126K的 Start，而相比较之下 Pytorch 也才97K，所以足以见得 LangChain 在开源社区的受欢迎程度！
LangChain
我们都知道大模型的知识是“训练时冻结的”，对私有数据、最新信息天生无感，单纯靠Fine-tuning不仅贵、慢、而且还不擅长做事实性检索。
RAG 是什么？
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成），也就是先查资料，再让大模型回答。
RAG 的基本组成：
①索引（Indexing）：把文档转成可检索的向量；
②检索（Retrieval）：根据问题找最相关的内容；
③生成（Generation）：基于检索结果进行回答（In-context Learning）。
完整流程如下图所示。
通过从外部数据源检索相关文档，把真实内容“喂给”大模型，提升回答的准确性与可控性。
RAG 的核心价值在于：① 扩展大模型知识边界（不改模型本身）；② 支持私有数据 / 企业内部文档；③ 可实时接入最新信息；④ 相比微调，成本更低、灵活性更高。
一句话总结： RAG 不是让模型“记住更多”，而是让模型随用随查、查完再说。
最后
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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