第一阶段工业级 RAG 链路重构第 1-5 天目标彻底抛弃简单的“查关键词”建立高精度的向量与混合检索系统。Day 1高级切片 (Chunking) 与文档解析学习内容抛弃按字数切片Token Splitter。学习使用LangChain或LlamaIndex里的Semantic Chunking语义切片。实操写个脚本把你过去一年的长篇日记按“段落语义”切分成一个个完整的小故事片段。Day 2向量化 (Embedding) 与本地数据库学习内容了解 BAAI 开源的BGE 系列向量模型。学习轻量级向量数据库ChromaDB或Milvus Lite。实操用 BGE 模型把你切好的日记全部向量化存入本地的 ChromaDB 中。Day 3稀疏检索 (BM25) 与混合检索 (Hybrid Search)学习内容向量检索的死穴是“特定名词匹配”。学习传统的BM25 算法基于词频。实操引入 Python 的rank_bm25库。实现“向量搜语境 BM25 搜关键词”的双路召回机制。Day 4重排序 (Reranking)学习内容为什么召回 20 条结果大模型会懵学习Cross-Encoder交叉编码器的原理。实操在 4060 上加载bge-reranker-base模型。把 Day 3 召回的粗糙结果重新打分提取最精准的前 3 条。Day 5RAG 全链路联调实操把前四天的代码封装成一个类Advanced_RAG_Pipeline。输入一个问题系统能在 2 秒内走完“双路召回 - 重排序 - 拼接 Prompt”的全流程。第二阶段Agent 工程与记忆注入第 6-9 天目标让你的模型学会自主调用这个 RAG 系统并拥有时间线记忆。Day 6Agent 原理与 ReAct 框架实战学习内容深入理解 ReActThought-Action-Observation范式。实操把你封装好的 RAG 类变成一个 Tool工具。给你的 Qwen 模型写 System Prompt让它遇到不知道的事情时自动输出 JSON 调用你的 RAG 工具。Day 7记忆机制 (Memory) 的三重架构学习内容学习Buffer Memory记近期对话、Summary Memory把老对话浓缩、Vector Memory把老对话存入向量库。实操给你的 Agent 加上记忆挂载。让它不仅能回答 RAG 搜出来的日记还能记得你 5 分钟前对它说过的话。Day 8-9工作流编排图 (LangGraph / AutoGen)学习内容真实的 Agent 不只是一次问答而是一个状态机State Machine。学习目前企业最火的编排框架LangGraph。实操用 LangGraph 画一个流程用户提问 - Agent 判断是否需要查日记 - 查日记 - Agent 判断日记信息够不够 - 够则回答不够则再次搜索。把单点调用变成循环工作流。第三阶段多模态破局 (Multimodal)第 10-11 天目标拿下 JD 中的加分项让系统能处理图片。Day 10视觉大模型 (VLM) 部署学习内容了解能看图的大模型。实操在你的 4060 上部署Qwen-VL-Chat的量化版。测试给它发一张你以前的聚餐照片让它描述照片里有什么吃的。Day 11多模态 RAG (图文跨模态检索)学习内容学习CLIP 模型的魔法把图片和它的文字描述变成同一个向量。实操把你微信里导出的朋友圈照片过一遍 CLIP 模型存入数据库。实现发文字“找我吃火锅的照片”能把照片搜出来。第四阶段工业级作品集收尾第 12-14 天目标把零散的脚本变成一个可以展示的系统。Day 12API 化与服务封装学习内容学习FastAPI。实操把你的 Agent 系统包成一套后台 API提供/chat接口脱离黑乎乎的终端控制台。Day 13压力测试与边界处理实操疯狂挑刺。当大模型输出错误的 JSON 时怎么写正则去捞当 RAG 搜不到日记时怎么强制大模型说“我找不到”而不是让它产生幻觉瞎编JD 里要求的“定位并解决技术痛点”全靠这一步积累。Day 14写一份惊艳的 Readme实操把整个项目的架构图画出来SFT 风格基座 高级 RAG 记忆库 LangGraph 工作流。写清楚你在这个项目中遇到了哪些坑比如显存不够怎么优化的Rerank 怎么提升精度的挂到 GitHub 上并在简历中加粗。给你的执行建议别死磕底层源码这个阶段你是来做“架构落地”的调库如langchain、peft、sentence-transformers不可耻。先把管道接通再去看管道内部。拥抱报错遇到依赖冲突、OOM显存溢出不要慌这正是你积累企业级 Debug 经验的最佳时机。时间分配每天 5 小时建议1 小时看概念/看官方文档4 小时疯狂敲代码测试。