ORANGE BOOK · RAG

附录 D：资源与社区链接

一、官方文档与工具（按本书顺序）

第 1 档：云端零门槛

第 2 档：低门槛 SaaS

第 3 档：桌面零代码

第 4 档：私有化部署

第 5 档：开发者框架

模型 / 嵌入 / 向量库

二、学习资料（按"零基础 → 工程师"分级）

入门级（零基础）

进阶级（产品 / 技术经理）

高级（开发者 / 研究员）

三、社区与论坛

国际社区

中文社区

  • 吾爱开源社区：知识库 / RAG 中文垂直
  • HuggingFace 中文社区
  • GitHub Trending 中文 Trending：每日发现新工具
  • 少数派 AI 板块：高质量 AI 评测
  • 机器之心：jiqizhixin.com
  • 量子位：qbitai.com
  • AI 科技评论

微信生态

  • 微信公众号（高质量 AI / RAG）：
    • 「Datawhale」（开源教程社区）
    • 「机器之心」「量子位」「AI 科技评论」
    • 「GitHub 中文社区」
    • 「奇点 AI」「夕小瑶科技说」
  • 微信群：搜索"RAG 实战""AI 应用开发"等关键词加入

技术博主（值得关注）

博主 / 团队 平台 内容
赛博禅心 知乎、公众号 中文 RAG 实战
歸藏的 AI 工具箱 公众号 AI 工具评测
Datawhale 公众号、GitHub 开源教程
wangerzi B 站 RAG 入门到进阶视频
数字生命卡兹克 公众号 AI 实战
小七姐 即刻、公众号 Prompt 工程
王登科 Twitter/X、公众号 LLM + RAG 前沿

四、评测榜单与基准

RAG 评测

LLM 评测

嵌入模型评测

五、年度报告与展望

六、本书相关链接

七、推荐书单（中英文 12 本）

中文

  1. 《大模型 RAG 应用实战》
  2. 《向量数据库技术与实战》
  3. 《Prompt 工程：原理与实践》
  4. 《知识图谱：方法、实践与应用》
  5. 《AI 原生应用架构》
  6. 《数字生命计划》

英文

  1. Building LLMs for Production（Louis-François Bouchard）
  2. Hands-On Large Language Models（Jay Alammar）
  3. Designing Machine Learning Systems（Chip Huyen）
  4. Building AI Applications with Open-Source Software（Sumit Kumar）
  5. AI Engineering（Chip Huyen，2025 新版）
  6. Generative AI on AWS（Chris Fregly）

八、视频 / 播客（推荐订阅）

B 站 / YouTube

  • 3Blue1Brown（数学背景，神经网络科普神作）
  • Andrej Karpathy（前 OpenAI 创始团队，超清晰讲解）
  • Two Minute Papers（每周 AI 论文速览）
  • Yannic Kilcher（论文深度解读）
  • bycloud（最新工具评测）

中文

  • wangerzi（B 站，RAG 实战）
  • 大谋编程（B 站，工具评测）
  • 苦逼程序员（公众号 + 视频）

播客

  • Lex Fridman Podcast（AI 科学家深度对谈）
  • Dwarkesh Patel（前沿 AI 政策与技术）
  • Latent Space（实战 AI 工程师播客）
  • No Priors（创业者视角）
  • 新生 AI（中文 AI 创业播客）

九、数据集与示例项目

学习用数据集

  • HotpotQA（多跳问答）
  • NaturalQuestions（Google 自然问答）
  • TriviaQA（百科问答）
  • MS MARCO（微软搜索引擎数据）
  • DuReader（百度中文阅读理解）
  • CMRC2018（中文问答）

示例项目（Star 多 + 教程好）

十、行业 / 垂直应用社区

行业 推荐资源
法律 AI LawGPT、ChatLaw、Lawformer
医疗 AI HealthGPT、MedAlpaca
教育 AI EduChat、ChatGLM-Edu
金融 AI FinGPT、BloombergGPT
科研 AI ChemGPT、SciBERT
法务 + RAG Open Legal Data、LegalBench

十一、活动 / 大会（值得参加）

  • NeurIPS / ICML / ICLR（顶会）
  • ACL / EMNLP / NAACL（NLP 顶会）
  • OpenAI DevDay
  • Anthropic Build with Claude
  • Google I/O AI 论坛
  • 百度世界大会、阿里云栖大会、腾讯数字生态大会
  • WAIC 世界人工智能大会（上海）
  • 中国 AI Engineering Summit

十二、给"想长期在 RAG 上深耕"的人

3 个建议：

1. 每天读 1 个 GitHub Trending

打开 github.com/trending → 看 Python / TypeScript 的 trending repo——3 个月你会成为"行业雷达"。

2. 每周尝试 1 个新工具

不必都精通——但"知道有这个东西、知道它解决什么问题"——你的认知地图会越来越大。

3. 每月写 1 篇"实战复盘"

写在公众号 / 知乎 / GitHub Pages / 个人博客——

  • 你写得越多，理解越深
  • 1 年后回头看自己的复盘，你会被"成长速度"惊到
  • 别人看你的复盘，可能给你新的合作 / 工作机会

十三、版本说明

  • 本附录链接更新至 2026 年 4 月
  • URL / 项目状态可能变化，建议遇到问题查官方最新信息
  • 欢迎在 GitHub 仓库提 Issue 补充优秀资源

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