简介
bRAG-langchain 是 BragAI 团队维护的一个 RAG（检索增强生成）实践仓库，面向研究者与工程师提供端到端的示例与可执行笔记本。项目包含多个按步骤组织的 Jupyter 笔记本，覆盖数据加载、分块、嵌入生成、向量索引（如 ChromaDB / Pinecone）、多查询检索、重排与 RAG pipeline 构建等内容，适合作为学习 RAG 技术与快速搭建原型的起点。
主要特性
- 系统化笔记本：按从入门到进阶的顺序提供多个 Jupyter 笔记本，便于循序渐进学习与复现实验。
- 多矢量检索与重排：示例中演示多查询融合、RRF 重排与 reranking 策略以提升检索质量。
- 多后端支持：示例覆盖主流向量存储与 embedding 提供者的接入方式，便于在不同环境中部署与测试。
使用场景
- 教学与培训：为想系统学习 RAG 架构与实现的读者提供实操教程与范例。
- 原型验证：快速基于示例笔记本构建定制的 RAG 服务与问答系统原型。
- 检索策略实验：衡量不同检索、重排与多模型组合对下游生成效果的影响。
技术特点
- 以 Jupyter 笔记本为核心的可执行示例，强调可复现性与结果记录。
- 支持与 OpenAI、Cohere、Pinecone、Chroma 等常见服务集成的示例代码（通过环境变量配置密钥）。
- 包含多种检索与重排方法的实现参考，便于进行对比实验和工程化落地。