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我在做一个 RAG 开源项目，目标很明确：
把 RAG 拆成 5 个清晰阶段，从“能跑的 Demo”，一步步演进到工程可用、甚至具备科研价值的系统。
不是堆功能，也不是概念展示，而是按真实工程节奏推进。
五个阶段的设计思路
- Stage 1：Naive RAG
最小可用闭环：文档 → 分块 → 向量检索 → 问答
解决“到底在跑什么” - Stage 2：Advanced RAG
语义分块、混合检索、重排序、路由
解决“为什么效果不稳定” - Stage 3：Agentic RAG
多步推理、工具调用、自反思
解决“复杂问题怎么拆解” - Stage 4：GraphRAG / Fine-tuning
结构化知识、关系推理、模型适配
开始接近科研与复杂业务场景 - Stage 5：RAGOps
评测、回归、监控、持续优化
面向长期运行的系统
每一阶段都是可运行、可单独理解、可继续扩展的。
项目定位
UltimateRAG 更像一条学习与工程并行的路线图：
- 你可以只停在某一阶段
- 也可以沿着路线一直往下走
- 所有代码都围绕“为什么这样设计”展开
如果你正在做或准备做 RAG
- 有工程背景
- 不满足于复制 Demo
- 想真正理解 RAG 的演进逻辑
这个项目可能对你有价值。
如果你认可这个方向
- 给项目一个 Star
- 提 Issue / PR
- 或者一起讨论下一阶段该怎么设计
