all-in-rag

All-in-RAG 是一个面向大模型应用开发者的检索增强生成（RAG）技术全栈实践指南项目。它系统覆盖 RAG 的核心环节，包括文档解析、文本分块、向量/图谱/多模态嵌入、多种向量数据库（Milvus、Neo4j）集成、主流框架（LangChain、LlamaIndex）对比与调优，以及端到端应用构建。项目以 Python 实现，强调可复现性与工程落地，配套完整代码、可视化流程与在线阅读文档。适用于希望快速掌握 RAG 工程化方法、构建私域知识问答或智能客服等 LLM 应用的开发者与技术团队。