这个GitHub仓库简直是RAG技术学习的金矿！我最近深入研究时发现了它，里面系统整理了21种RAG实现方案，内容覆盖从入门级基础应用到业界前沿的高级技术。最令人惊喜的是所有技术点都配备了可直接运行的Jupyter Notebook实战教程，完美解决了学习者"只看理论无从下手"的痛点。仓库内容呈现明显的阶梯式设计：新手友好：包含语义分块、上下文压缩等基础技术的完整实现进阶必备：提供自适应RAG、多模态RAG等复杂场景的解决方案前沿探索：甚至囊括图结构RAG、层次化RAG等尖端研究方向每个技术模块都配有清晰的代码注释和实现文档，这种"学完立即实践"的设计理...

家人们，发现一个宝藏大模型项目！！自己动手搭建一个，顶其他的10个！能用Torch 搭建，还有rag和agent。

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...