„RAG from Zero“ ist ein praxisorientierter Kurs mit zwei Modulen, in dem Sie lernen, wie Sie in Rust produktionsreife Pipelines für Retrieval-Augmented Generation erstellen, indem Sie zwei echte Tools durcharbeiten, die Sie noch am selben Tag einsetzen können. Modul 1 führt Sie Schritt für Schritt durch die Pipeline „encode-chunk-index-fuse-retrieve“ unter Verwendung der veröffentlichten „aprender-rag“-Crate – „RecursiveChunker(512, 50)“ mit Überlappung, MockEmbedder(384) für deterministisches Training mit „candle“ für den produktiven Einsatz, „reciprocal-rank“-Fusion bei k=60 sowie eine abschließende „aprender_film_search“-Demo anhand eines 50-zeiligen Sakila-Fixtures, das vier Laufzeitverträge erfüllt. Modul 2 behandelt „pmat query“, ein produktionsreifes RAG zur Codesuche, das nach semantischer Absicht sowie nach PageRank und strukturellen Signalen rankt – --churn (90-Tage-Git-Volatilität), --duplicates (MinHash + Locality-Sensitive Hashing-Klone), --entropy (Mustervielfalt), --faults sowie -G-Git-History-Fusion. Der Kurs endet mit einer projektübergreifenden Suche in einem Arbeitsbereich mit Schwester-Repos über --include-project und --include-source, sodass Sie eine Multi-Crate-Codebasis als einen einzigen indizierten Korpus durchsuchen können. Keine Spielzeug-Fixtures, keine ambitionierten APIs – „aprender-rag“ ist heute auf crates.io verfügbar, „pmat“ wird über „paiml/pmat“ bereitgestellt, und das zugehörige Repo „paiml/rag-from-zero“ lässt sich mit „cargo run“ und ohne jegliche Infrastruktur von Anfang bis Ende ausführen.