检索增强生成与工具生态

本目录专注于检索增强生成（RAG）技术、知识图谱（KG）以及文档智能处理工具的深度探索与实践，旨在构建从非结构化数据处理到高阶推理应用的完整技术栈。

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1. 检索增强生成基础与进阶

探索 RAG 系统的核心组件、策略对比与模型选型，构建高效的检索增强生成系统。

• rag 快速开发实战（从 0 到 1 搭建） - RAG 技术全景导航，涵盖基础概念到进阶优化
• rag 策略对比 - 不同 RAG 架构（Naive RAG、Advanced RAG 等）的优劣势分析
• chunking 策略评估 - 检索分块策略的深度总结与最佳实践
• 中文 embedding 模型选型 - 面向中文场景的 Embedding 模型评测与推荐

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2. 图检索增强生成与知识图谱

结合知识图谱增强 RAG 的推理能力，深入 GraphRAG 前沿技术，解决复杂关系推理难题。

• graphrag 学习指南 - GraphRAG 的核心概念、架构原理与入门路径
• kag 框架介绍 - Knowledge Augmented Generation（KAG）框架深度解析
• neo4j 实战指南 - 图数据库 Neo4j 的安装、配置与企业级实战
• cypher 查询语言教程 - Neo4j 查询语言 Cypher 的快速入门与进阶技巧

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3. 大模型与知识图谱协同应用

探索大语言模型（LLM）与知识图谱的深度融合，构建高可信、可解释的智能应用。

• 银行反电诈智能系统设计 - 基于 LLM + KG 的金融风控系统设计方案，实战反欺诈场景
• 反欺诈 demo 源码 - 完整的反欺诈系统演示代码，包含数据生成、图谱构建与智能体推理

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4. 文档智能解析

高效处理非结构化文档（PDF、Office 等），为 RAG 系统提供高质量的数据输入，解决“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）问题。

• mineru 文档解析 - 上海人工智能实验室开源工具，助力复杂 PDF 高效解析
• marker pdf 布局检测 - 基于深度学习的高精度 PDF 解析与布局分析引擎
• markitdown 入门 - Microsoft 开源的文档转换工具，支持多种办公文档格式到 Markdown 的高质量转换