jamwithai / production-agentic-rag-course

∴ 是什么

这是一个面向学习者的分阶段实战项目，逐步构建一个自动获取 arXiv 学术论文并回答研究问题的 RAG 系统。项目按周推进，涵盖基础设施、数据管道、关键词搜索、混合检索、RAG 流水线、生产监控与 Agentic RAG。技术栈包括 FastAPI、PostgreSQL、OpenSearch、Airflow、LangGraph 等。

∴ 解决什么问题

• ›学习 RAG 时跳过搜索基础，直接进入向量检索
• ›需要掌握生产级 RAG 系统的行业最佳实践
• ›缺乏从零到生产的完整实战项目
• ›需要构建可自动获取论文并回答研究问题的助手

∴ 怎么上手

1. 01git clone <repository-url>
2. 02cd arxiv-paper-curator
3. 03cp .env.example .env
4. 04uv sync
5. 05docker compose up --build -d
6. 06curl http://localhost:8000/api/v1/health

∴ 适合谁

适合希望系统学习生产级 RAG 系统构建的开发者、AI 工程师和数据工程师，尤其适合通过动手实现来提升技能的学习者。

∴ 要点

• ›Python 3.12+、FastAPI 0.115+、OpenSearch 2.19、Docker Compose
• ›按周推进：第 1 周基础设施，第 2 周数据摄取，第 3 周 BM25 关键词搜索，第 4 周分块与混合搜索，第 5 周完整 RAG，第 6 周监控与缓存，第 7 周 Agentic RAG 与 Telegram 机器人
• ›第 7 周包含智能决策、文档评分、查询重写、防幻觉护栏、移动访问和推理步骤追踪
• ›许可证：MIT
• ›提供每周博客文章和对应的版本标签（week1.0 至 week7.0）

∴ 在榜记录

GitHub Trending 今日榜的每日存档，日期按北京时间。2026-10-04 首次上榜，累计在榜 1 天，最高第 17 名。