# 教程概览

欢迎来到 LazyLLM 教程！

本教程旨在帮助你快速上手和深入了解 LazyLLM 的各项功能。

## 教程目录

- [第1讲 RAG原理解读：让检索增强生成不再是黑盒](1.md)  
  透彻讲解 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的原理与结构。

- [第2讲 10分钟上手一个最小可用RAG系统](2.md)  
  零基础快速构建最小可运行的 RAG 系统。

- [第3讲 大模型怎么玩：用LazyLLM带你理解调用逻辑与Prompt魔法](3.md)  
  深入理解大模型的调用过程与 Prompt 的组织方式。

- [第4讲 RAG项目工程化入门：从脚本走向模块化与可维护性](4.md)  
  教你如何将 RAG 项目逐步工程化，提升可维护性。

- [第5讲 打造专属Reader组件：轻松解析HTML、PDF等复杂文档格式](5.md)  
  自定义文档解析器，实现对多种文档格式的支持。

- [第6讲 检索更准：RAG召回效果优化的底层逻辑与技巧](6.md)  
  学习影响召回效果的核心要素与优化策略。

- [第7讲 检索升级实践：亲手打造“更聪明”的文档理解系统！](7.md)  
  实战提升系统对复杂文档的理解能力。

- [第8讲 不止是cosine！匹配策略决定你召回的质量](8.md)  
  多种向量匹配策略的对比与应用分析。

- [第9讲 微调实践：让大模型和向量模型更懂你的领域](9.md)  
  基于私有领域数据对 Embedding 与 LLM 进行微调。

- [第10讲 探索Deepseek：打造思维能力更强的RAG系统](10.md)  
  集成 DeepSeek 等强模型提升多步推理能力。

- [第11讲 性能优化指南：从冷启动到响应加速你的RAG](11.md)  
  全方位介绍 RAG 系统的启动与响应性能优化技巧。

- [第12讲 实践：用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG](12.md)  
  手把手教你使用缓存、异步处理、引擎插件等方式提速。

- [第13讲 RAG+多模态：图片、表格通吃的问答系统](13.md)  
  构建支持图文混合理解的多模态 RAG 系统。

- [第14讲 实战：构建一个支持复杂学术论文问答的RAG系统](14.md)  
  面向论文场景，搭建具备上下文、结构感知能力的系统。

- [第15讲 大视角问答：RAG如何支持跨文档、跨维度总结](15.md)  
  实现多文档总结与维度整合型问答。

- [第16讲 实践：打造具备宏观问答与图表生成功能的论文问答的RAG系统](16.md)  
  加入宏观总结与图表生成，提升问答系统交互质量。

- [第17讲 企业级RAG：权限、共享与内容安全的全链路方案](17.md)  
  企业内部部署场景下的权限管理与安全设计实战。

- [第18讲 高阶RAG：Agentic RAG](18.md)  
  探索 Agent + RAG 的融合方式，增强任务执行能力。

- [第19讲： RAG × 知识图谱：从关系结构中召回更准确的内容](19.md)  
  打通结构化知识图谱与生成式问答系统的协同路径。

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