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AI · RAG 系列

先玩一局，再拆开来看

先用十关基础游戏「资料小屋」建立直觉：一间小屋、一个机器人和一叠资料。

再进入技术专题，一次拆开一个问题。每一步都配一份可以读完的记录：复现说明写清十关的每一步，Lab 给出真实跑过的命令和输出。

RAG 01 · 基础游戏 可体验

资料小屋

十关小游戏。帮一个小机器人接问题、找资料、交给 LLM 写回信，从“找到那一页”一路玩到“用关系回答问题”。先建立直觉，技术细节留给后面的专题。

已完成 0 / 10 关

开始第 1 关

配套 · 可阅读资料小屋 · 十关复现说明 每一关的资料、操作、证据判定和预写回信，逐步写清楚。

技术专题

从 RAG 02 开始，一次只拆开一个问题。每个专题配一份 Lab：真实跑过的命令和输出，可以读完，也可以照着在你自己的 RAG 项目里做同样的对比。基础游戏各关结尾预告的主题，都会在这里展开。

  1. RAG 02可体验

    资料到底应该怎么切

    它找对了文件、找对了章节，可你要的那条规则被切在两段之间。

    Chunking

    开始体验

    配套 · 可阅读Chunking Lab · 完整实验记录 同一份知识库、同一个模型，只改切法：真实跑过的命令、输出和读法。

计划中

  1. 03没有人会按资料上的写法提问Query rewrite计划中
  2. 04有些词必须一字不差Hybrid search计划中
  3. 05前三条决定了一切Rerank计划中
  4. 06知识库也会过期Knowledge base health计划中
  5. 07改了一份文件，别的答案坏了Versioning & regression计划中
  6. 08答案不在任何一段里GraphRAG计划中 · 还在探索
  7. 09先判断够不够，再决定查什么Agentic RAG计划中 · 还在探索

这些首先是实验，其次才是页面。本站源码（包括实验代码）目前没有公开。