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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 859
使用教程
环境要求
- Python 3.10
- DeepSeek API Key
- 可选 GPU
安装与启动步骤
-
1建环境
课程代码按框架分目录，建议一个环境对应一套。
conda create -n venv-rag-langchain python=3.10.12 conda activate venv-rag-langchain -
2装依赖
按有没有 GPU 选对应 requirements。
pip install -r 91-环境-Environment/requirements_langchain_20250413_Ubuntu-with-GPU.txt -
3配密钥
DeepSeek 与向量库的 Key 写在环境变量里。
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx -
4跑章节
按目录顺序跑，后面的章节依赖前面的数据。
ls python 01-*/main.py
如何确认成功
检索能命中上传文档的片段，回答里带引用。
注意事项
- 仓库是课程配套代码，环境文件按平台分了好几份，别装错。
- LlamaIndex 与 LangChain 两套实现是并列的，别混着装。
核心亮点
- 10 大组件拆解系统全面，覆盖 RAG 全链路
- 4 个实操项目贴近真实业务，可直接参考改造
- 深入讲解切分、重排等细节，避免常见坑
不足之处
- 文档/社区待观察
- 基于特定训练营内容，部分场景可能不够通用
适用场景
- 企业知识库问答系统搭建与优化
- RAG 检索效果调优与评估
- 学习 RAG 工程化落地的系统路径
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
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