qq_35054222的博客

github上的代码封装程度高，不利于小白学习入门。常规的大模型RAG框架有langchain等，但是langchain等框架源码理解困难，debug源码上手难度大。因此，我写了一个人人都能看懂、人人都能修改的大模型RAG框架代码。整体项目结构如下图所示：手把手教你大模型RAG框架架构整个小项目分为10个章节，和github高度封装的RAG代码不同，我们将从0到1搭建大模型RAG问答系统！本篇文章将介绍，知识库构建好之后还需要通过知识检索和智能问答。

我用ragflow做了一款初中历史辅导助手，准确率高达99%

大家好，我是程序锅。github上的代码封装程度高，不利于小白学习入门。常规的大模型RAG框架有langchain等，但是langchain等框架源码理解困难，debug源码上手难度大。因此，我写了一个人人都能看懂、人人都能修改的大模型RAG框架代码。整体项目结构如下图所示：手把手教你大模型RAG框架架构整个小项目分为10个章节，和github高度封装的RAG代码不同，我们将从0到1搭建大模型RAG问答系统，所有代码评论区回复rag免费获取！本篇文章将介绍。

大家好，我是程序锅。github上的代码封装程度高，不利于小白学习入门。常规的大模型RAG框架有langchain等，但是langchain等框架源码理解困难，debug源码上手难度大。因此，我写了一个人人都能看懂、人人都能修改的大模型RAG框架代码。

相信通过上面的介绍，大家对为什么要用RAG、RAG的技术路线有了大概了解。下一篇文章，我们将开始环境部署，准备开发自己的大模型RAG应用。

大模型的使用可以分为本地调用和远程调用。由于本地硬件资源有限，我们一般选择远程调用大模型（后续小项目，也可自己本地部署大模型）。目前市面上的大模型有ChatGPT、GPT4、GLM4、文心一言等等，OpenAI的产品由于有关原因被限制，在此我们采用智谱AI的GLM4作为实验对象。