核心辐射学习法是一种高效的学习和思考方法，它主张从最小核心出发，逐步掌握新知识。文章以RAG为例，阐述了该方法的应用过程：从最简单的知识+指令构成的提示词开始，逐步发展到机器检索知识、知识切片、向量数据库等基础层，再到实践、提升和拓展等阶段。通过不断去除复杂性，最终理解核心原理，并将其应用于实践。这种方法不仅适用于学习新知识，也适用于思考问题的本质，帮助我们更深入地理解事物。

🤔 **最小核心：知识+指令构成的提示词**：学习新知识时，先抛弃复杂性，从最简单的知识和指令构成的提示词开始，例如手动将知识复制粘贴给AI并提问。

🤖 **基础层：机器检索知识、知识切片、向量数据库等**：人工检索效率低，因此将人工检索转变为机器检索，并对知识进行分片，引入关键词检索、语义检索、embedding模型和向量数据库等技术。

💡 **实践层：构建小型RAG系统并进行实验、试错、调优**：利用基础层构建的知识检索和生成能力，构建一个简单的RAG系统，并通过实践不断发现问题和优化系统。

📈 **提升层：优化检索效果、使用更优模型、参数优化**：为了提升检索和生成效果，引入混合检索方法、排序模型、更优模型和参数优化等技术，进一步提升系统性能。

🚀 **拓展层：系统层面的优化，例如缓存系统**：在系统层面进行优化，例如构建缓存系统解决重复问题，提升系统稳定性和易用性。

核心辐射学习法

这是我常用的一种学习和思考方法。

学习一项新知识，新技术的时候。如果直接面对一整个庞大的系统性知识，容易产生畏难心理、记忆负担、认知迷茫等问题，同时容易陷入知其然不知其所以然的地步。

为了让自己更快更深的理解掌握一项新知识，我会希望尽可能的抛弃掉所有的复杂性，先从最小核心出发，再慢慢掌握基础，然后实践，然后提升，然后拓展。

以 RAG为例 (个人不专业的回答，欢迎批评指正):

1. 最小核心: 知识 + 指令 构成的提示词。 最简单的做法就是我们读文献的时候，手动将知识复制粘贴给AI (人工检索知识)，然后要求AI 根据知识回答问题。

2. 基础层。人工检索效率低，所以最小核心的人工检索知识变为机器检索知识。
知识太多，无法一次输入，所以需要对知识进行分片，于是有了知识切片的各种方法。
为了检索的准，于是有了关键词检索，语义检索等技术。
为了进行语义检索，需要将文字转换为向量，所以有了转换的embedding 模型，要对这些向量操作，所以需要向量数据库。
机器将检索到的知识和指令结合构成提示词，引导模型生成回答。

3. 实践层。基本上使用上面这些就能构建一个小的rag系统，花时间实验，试错，调优。在优化的过程中发现更多问题，检索不准的问题，生成不理想的问题等等。

4. 提升层。为了优化检索效果，检索的时候使用各种混合方法，有些问题依赖的知识分布在多段内容中，因此使用多段内容。但是这些内容和问题直接的相关性等又有不同，希望筛选出最相关的，于是有了对检索得到的知识的排序，有了排序模型。为了进一步提升系统效果，使用更好的模型，更好的参数，对生成数据流优化，各个步骤上的参数测试优化等等。

5. 拓展层。进一步进行系统层面的优化，对系统稳定性，易用性，产品设计等方面优化。比如在实际使用过程中发现很多问题是重复的，这时候就可以构建缓存系统，第一次回答之后下次类似问题进来直接使用缓存的已有答案。

思考是这个核心辐射的逆过程，不断剔除掉外在的复杂性，观察事物是否成立，最后只保留下最小的不可去除的核心。

个人按这个思路，Agent 和 RAG 如果不断去除掉复杂性，最终保留到最小核心的话，可以回退到 prompt 的构造法。