Ch32: 大师通关——前端、MCP 与你的第一张 PR
Part 8 终章 · 前置：Ch21–Ch31 · 配套：WeKnora 实战
结论先行：RAG 大师 = 理论（Ch01–Ch15）+ 平台视野（Ch16–Ch20）+ 能改生产代码（Ch21–Ch31）+ 交付合入 PR。本章串前端/MCP，并给 30 天大师计划 与通关清单。
一、前端（Vue 3 + Pinia）
| 目录 | 职责 |
|---|---|
frontend/src/views/ |
页面 |
frontend/src/stores/ |
状态、缓存 TTL（见 case-1761） |
| 组件 | 对话气泡、citation chip |
大师技能：DevTools 看 API → rg 找 store → 改 null guard / 缓存失效。
二、MCP 与 Agentic 外溢
WeKnora 通过 MCP 把检索暴露给 Claude Code 等外部 Agent——编排权在 Agent，检索权在 WeKnora（Ch12）。
读 mcp/ 或相关 handler：Tool 定义、OAuth（大型 PR 慎选）。
三、30 天大师计划（可执行）
| 周 | 目标 | 章节/动作 |
|---|---|---|
| W1 小白→入门 | 跑通+概念 | Ch01–05 + Ch14 |
| W2 入门→进阶 | WeKnora+检索 | Ch06–08 + Ch11–Ch25 |
| W3 进阶→专家 | 源码+平台 | Ch21–Ch31 + Ch16–17 |
| W4 专家→大师 | PR+评估 | Ch20 + 实战包 + 1 合入 PR |
每天 2h；周末 4h 动手。
四、大师通关清单（32 项抽样）
理论（10）
- 解释 RAG 解决幻觉的原理
- 画 Naive→Agentic 演进光谱
- 说清 BM25/向量/图谱 分工
- 解释 RRF 为何用 rank
- 说清 DeepDoc vs IMA 定位
- Memory vs RAG 决策树
- RAGAS 四维含义
- 半 Agentic 成本护栏
- 表格撕碎根因
- PMI 直觉
工程（12）
- Docker 跑通 WeKnora
- 80 行最小 RAG 脚本
- 定位 chat handler
- 画 query 时序图
- 找到 RRF 实现
- 读 case-1785 单测
- 读 case-1774 三层 API
- 跑 10 条 eval smoke
- 提交 draft PR
- PR 含 before/after 指标
- 联系 maintainer issue 讨论
- 复现一个 open issue
大师（10）
- 独立设计 small feature（如 feedback API）
- 写技术方案 2 页（proposal 可用）
- 教他人画 WeKnora 三路检索
- 贡献 benchmark 50 条中文 QA
- 评审他人 PR 1 次
- 选型：WeKnora vs Dify 场景
- 设计 RAGFlow+WeKnora 组合
- 解释生产可观测性缺口
- 路线图 Phase E–F 完成；从 Ch41 选定竞赛选题
- 合入 1 个非 trivial PR
五、之后读什么（L6 架构师 · 已完成）
| 阶段 | 章节 | 内容 |
|---|---|---|
| E ✅ | Ch33–Ch37 | 四平台源码 + 五平台对照实验 |
| F ✅ | Ch38–Ch47 | 10 篇挑战深读 + Ch41 地图 |
| 资产 | ✅ | benchmark/ · lab/ |
| G | 实战包 | 50+ PR 案例库（下一阶段） |
L6 建议 14 天（可选）
| 周 | 日 | 章节 |
|---|---|---|
| W5 | D1–D2 | Ch33–Ch34 Dify + RAGFlow 源码 |
| W5 | D3–D4 | Ch35–Ch36 FastGPT + AnythingLLM |
| W5 | D5–D7 | Ch37 五平台实验 smoke |
| W6 | D1–D3 | Ch38–Ch41 + 从 Ch41 选 3 条挑战 |
| W6 | D4–D7 | 深读 Ch42–Ch47 + benchmark/smoke-10.jsonl 基线 |
六、最后一句话
大师不是「全背下来」，而是 新问题来了知道查哪一章、哪条管线、哪份 case。本站 47 章深读 + 15 案 + lab/benchmark = 你的 外脑；WeKnora 仓库 = 你的 靶场。
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