RAG · Ollama 实战

基于Ollama的RAG知识库搭建课程 30章 完整目录
30 章节 动手实战 RAG 全流程
01 Ollama入门
  • Ollama是什么
  • 安装与配置
  • 基本命令
  • 模型管理
02 Ollama模型部署
  • 下载并运行llama3
  • 模型参数调整
  • 热加载与卸载
  • 多模型管理
03 Ollama API基础
  • REST API概览
  • API端点介绍
  • 使用curl调用
  • 认证与安全
04 Ollama API进阶
  • 流式输出实现
  • 自定义请求参数
  • 错误处理与重试
  • API性能调优
05 Python调用Ollama
  • 安装requests库
  • 编写Python客户端
  • 发送聊天请求
  • 处理响应数据
06 LangChain入门
  • 框架介绍
  • 核心概念
  • 安装与配置
  • 第一个LangChain应用
07 LangChain与Ollama集成
  • Ollama LLM封装
  • 配置模型参数
  • 流式输出集成
  • 错误处理
08 Prompt工程基础
  • 什么是Prompt
  • 设计原则
  • Few-shot
  • Chain-of-Thought
09 Prompt模板管理
  • PromptTemplate
  • 动态变量注入
  • 模板复用与组合
  • 最佳实践
10 文档加载器
  • 文档加载器概览
  • 加载PDF
  • 加载网页
  • 加载CSV/Excel
11 文档分割策略
  • 文本分割原理
  • RecursiveCharacter
  • 按语义分割
  • 分割参数调优
12 向量化与嵌入
  • 什么是向量嵌入
  • Ollama嵌入模型
  • LangChain嵌入集成
  • 嵌入维度与性能
13 向量数据库入门
  • 向量数据库概念
  • 主流对比
  • Chroma/FAISS/Qdrant
  • 安装Chroma
14 Chroma实战
  • 创建集合
  • 添加文档向量
  • 相似度搜索
  • 集合管理
15 FAISS实战
  • 安装与配置
  • 构建索引
  • 向量搜索
  • 索引保存与加载
16 检索器构建
  • LangChain检索器接口
  • VectorStoreRetriever
  • 自定义检索器
  • 检索参数调优
17 RAG核心原理
  • RAG架构详解
  • 检索增强生成流程
  • 为什么需要RAG
  • RAG vs 微调
18 基础RAG系统搭建
  • 完整RAG流水线
  • 加载→分割→向量化
  • 检索→生成
  • 第一个RAG应用
19 RAG检索优化
  • 混合检索策略
  • 重排序Re-ranking
  • 查询重写
  • 多轮检索
20 RAG上下文管理
  • 上下文窗口限制
  • 动态上下文压缩
  • 滑动窗口策略
  • 长文档处理
21 RAG评估与调试
  • 评估指标
  • 调试工具
  • 日志记录
  • 性能分析
22 多文档RAG
  • 多文档索引策略
  • 文档路由
  • 跨文档检索
  • 结果融合
23 对话式RAG
  • 对话历史管理
  • 记忆组件集成
  • 多轮对话RAG
  • 上下文保持
24 RAG与Agent结合
  • LangChain Agent
  • Tool定义
  • RAG作为Tool
  • 复杂任务编排
25 RAG系统部署
  • Flask/FastAPI
  • Docker容器化
  • 环境变量管理
  • 生产配置
26 RAG性能优化
  • 缓存策略
  • 批处理
  • 异步处理
  • 模型量化与加速
27 RAG安全与隐私
  • 数据脱敏
  • 访问控制
  • 提示注入防护
  • 合规性考虑
28 实战案例1:企业知识库
  • 企业内部知识库
  • 文档管理
  • 权限控制
  • 搜索优化
29 实战案例2:客服智能助手
  • 实时数据更新
  • 多轮对话
  • 情感分析
  • 客服助手
30 RAG进阶与展望
  • 多模态RAG
  • Graph RAG
  • RAG与微调结合
  • 未来趋势