ragbook-notebooks

跟着书敲代码，快速上手生产级 RAG 应用开发

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 197 🐛 待处理 1 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 564
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源书籍配套代码仓库，全部内容免费，无付费版本。

项目预览

ragbook-notebooks 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队towardsai
官网地址https://academy.towardsai.net/courses/buildingllmsforproduction
GitHubhttps://github.com/towardsai/ragbook-notebooks
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源书籍配套代码仓库，全部内容免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,agents,ai,langchain,llamaindex,llm,llms,python,rag
GitHub 星标★ 564
上线时间2024-04-10 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积699 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

ragbook-notebooks 是《Building LLMs for Production》一书的配套代码仓库，由 Towards AI 团队维护。该项目通过 Jupyter Notebook 形式，系统展示如何构建生产级大语言模型应用，核心聚焦于检索增强生成（RAG）技术。它解决了从理论到工程实践的鸿沟问题，为开发者提供了可运行的代码示例，涵盖文档加载、向量化、检索、提示工程、评估与优化等关键环节。项目基于主流技术栈（如 LangChain、向量数据库等），帮助用户理解 RAG 架构的完整流程，并能在实际项目中快速复用。作为教学型资源，它强调动手实践，适合希望深入掌握 RAG 应用开发的工程师。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 564

使用教程

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：无需环境 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1先看目录

    按检索链路分章，从切块到评估都有。

  2. 2找当前环节

    直接翻你卡住的那一章。

  3. 3跑对应 notebook

    每章配可运行的示例。

  4. 4换自己的数据

    用一份真实文档替换示例语料。

如何确认成功

能照其中一章把自有文档接进检索流程，并拿到与示例结构一致的输出

注意事项

  • 它是配套 notebook 合集，不是框架。
  • 示例数据量小，结论不能直接外推。
  • 依赖版本散落，建议一 notebook 一环境。
  • 评估章节最值得读，别跳过。

核心亮点

  • 配套知名书籍，内容系统且紧跟生产实践
  • 提供完整可运行的 Notebook，降低上手门槛
  • 覆盖 RAG 全流程，从数据准备到评估优化

不足之处

  • 依赖书籍阅读，单独使用理解不完整
  • Notebook 较多，环境配置可能稍繁琐

适用场景

  • 学习 RAG 技术，边看书边实践
  • 快速搭建 RAG 原型参考
  • 教学培训中作为动手实验材料

替代项目

langchain-ai/rag-from-scratch、run-llama/llama_index、wzpan/quivr

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