RAG 入门指南：从零开始构建一个 RAG 系统

RAG 通常指的是关联分析组织（RAG Group），这不是一个常用的计算机术语或者软件工具。如果你指的是某种特定领域内的“RAG”系统或者应用，请提供具体的背景信息。

如果你是在谈论关联分析或者图形分析，那么可以使用像 NetworkX 这样的Python库来构建一个简单的图形分析系统。以下是一个简单的例子，展示如何使用NetworkX创建一个图并进行基本的关联分析：

import networkx as nx
 
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
 
# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
 
# 添加边
G.add_edge("A", "B")
G.add_edge("B", "C")
G.add_edge("C", "A")
 
# 计算度数
print("Degree Centrality:", nx.degree_centrality(G))
 
# 计算 closeness 中心性
print("Closeness Centrality:", nx.closeness_centrality(G))
 
# 计算 betweenness 中心性
print("Betweenness Centrality:", nx.betweenness_centrality(G))
 
# 画出图
nx.draw(G, with_labels=True)

请确保你有适当的库和环境来运行上述代码，例如通过pip install networkx安装NetworkX。

如果你指的是其他类型的“RAG”系统，请提供更多的上下文信息。