从零实现本地大模型增强部署（RAG）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

1. RAG概念

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RAG（检索增强生成）结合了信息检索与大型语言模型，从外部知识库中检索信息，作为输入提供给大模型，增强模型生成答案的能力，分为三个阶段：

检索：使用向量数据库和近似最近邻算法快速定位与查询相关的文本片段。
融合：将检索到的信息处理后与原始查询结合，形成扩展的上下文。
生成：大模型基于融合后的上下文生成最终答案。

2. RAGFlow 部署

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RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎，提供了一个简化的RAG工作流程，结合大型语言模型提供问答功能。

源码网盘下载: https://pan.baidu.com/s/1m0nUnq5po4zpnIWPvU_obw?pwd=zhen

git clone git@github.com:infiniflow/ragflow.git

RAGFlow 镜像标签	镜像大小 (GB)	具备向量化模型	是否稳定版
v0.17.2	≈9	✔️	是
v0.17.2-slim	≈2	❌	是
nightly	≈9	✔️	否
nightly-slim	≈2	❌	否

3. 启动效果

http://localhost:80

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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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