从零到生产的 RAG 系统学习路线，覆盖文档解析、向量索引、混合检索、重排序、查询改写、Prompt、评估观测、生产优化与 GraphRAG、Text2SQL、多模态扩展。

覆盖安装、MCP、模型、会话恢复、进度记录、依赖管理、move、自动化执行、Tag、research、维护和工具集优化。

覆盖 RAG、GraphRAG、多智能体、生产级平台与学习路径的资源导航，保留原内容并补充结构化选型说明，适合作为工程学习路线和项目选型入口。

面向 BigCloud Enterprise Linux 8.6 x86_64、Docker 离线安装、无外网环境的 DeepArch 与 AgenticRAG 部署流程，覆盖 Milvus、NebulaGraph、安全加固、MCP 服务与故障排查。

「Hermes 本体裸装 + 命令进 Docker 沙箱」方案，agent 执行的每条命令都被关在容器里。涵盖 OrbStack 安装、多模型配置、飞书接入与完整安全策略。

用 Apple 原生 MLX 框架 + LM Studio 图形界面，在本机跑一个流畅、稳定的 7B–14B 级大模型。覆盖模型选型、参数配置、性能调优与本地 API 接入全流程。