# Learn-LLM-RAG-Easily-Demo

**Repository Path**: coderwillyan/learn-llm-rag-easily-demo

## Basic Information

- **Project Name**: Learn-LLM-RAG-Easily-Demo
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-16
- **Last Updated**: 2025-07-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RAG 项目开发指南

## 项目概述

本项目提供了一套完整的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术实现指南，从基础知识到进阶应用，帮助开发者系统地构建基于 RAG 的应用程序。

## 项目结构

```
├── 00_RAG基本知识简介/        # RAG技术基础概念和原理介绍
├── 01_服务器准备/            # 部署RAG系统所需的服务器环境配置
├── 02_模型准备/              # 预训练模型的选择与加载
├── 03_数据准备/              # 数据处理与清洗流程
├── 04_知识库搭建/            # 构建高效的检索知识库
├── 05_构建RAG应用/           # 完整的RAG应用实现
└── 06_RAG进阶技巧/           # 性能优化和高级功能实现
```

## 快速开始

1. **环境准备**：进入 `01_服务器准备/` 目录，按照说明配置服务器环境
2. **模型下载**：在 `02_模型准备/` 中获取并配置所需模型
3. **数据处理**：使用 `03_数据准备/` 中的脚本处理您的数据
4. **知识库构建**：运行 `04_知识库搭建/` 中的代码构建检索知识库
5. **应用开发**：参考 `05_构建RAG应用/` 实现您的RAG应用

## 详细指南

每个目录中都包含详细的说明文档和示例代码：

- **README.md** - 该模块的使用说明
- **requirements.txt** - Python依赖包列表
- **example/** - 示例代码和演示数据

## 进阶学习

完成基础应用构建后，可参考 `06_RAG进阶技巧/` 学习：

- 检索性能优化

## 贡献指南

欢迎提交Pull Request改进本项目。请确保：

1. 代码符合PEP8规范
2. 添加必要的单元测试
3. 更新相关文档

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情参见 LICENSE 文件