榄菜肉末四季豆的家常做法详解食材配比、火候要点与食谱数据加工【免费下载链接】all-in-rag大模型应用开发实战一RAG 技术全栈指南在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/all-in-rag本篇指南围绕 Datawhale all-in-rag 仓库中 榄菜肉末四季豆.md 这份结构化菜谱展开完整还原其原料清单、用量计算与全部操作步骤并补充热锅冷油、四季豆熟透等关键火候原理。同时以这份菜谱为样本展示它是如何作为尝尝咸淡 RAG 系统的数据源被加载、分块、标注元数据并最终支持问答检索的。菜品概览与难度榄菜肉末四季豆是一道经典粤式家常下饭菜四季豆切成小粒与煸出油脂的肉末同炒橄榄菜榄菜提供咸鲜的发酵风味小米辣带来微辣刺激。依据菜谱开头的星级标记本菜预估烹饪难度为★★★中等。在 data_preparation.py 的难度识别逻辑中源码通过正则★精确匹配连续星号数量并将 3 星映射为中等difficulty_map {5: 非常困难, 4: 困难, 3: 中等, 2: 简单, 1: 非常简单}。也就是说这道菜在 RAG 知识库中会被自动标注为难度中等的元数据供检索过滤使用。必备原料和工具四季豆豆角五花肉橄榄菜瓶装潮汕榄菜大蒜小米辣不吃辣可以不放工具方面无需特殊设备家常炒锅、菜刀、砧板即可。按份量规划计算部分给出的是约 23 人份的参考配比。用量计算原菜谱以固定克数给出的一次制作配比无需按份数缩放时直接照做即可食材用量四季豆220g五花肉100g橄榄菜20g大蒜10g小米辣10g其中橄榄菜是风味核心用量虽少但咸鲜味浓五花肉负责煸出猪油润泽四季豆100g 的配比足以在煸炒后形成酥香的肉末。若需要按人数调整可保持四季豆 : 五花肉 ≈ 2.2 : 1的比例整体缩放橄榄菜与蒜末按口味微调即可。操作步骤备料将四季豆洗净撕掉两侧老筋然后切成大小均匀的颗粒备用。蒜末将大蒜拍碎剁成蒜末备用。小米辣将小米辣切成大小均匀的颗粒备用不吃辣可省略或改用不辣的红椒丁增色。肉末将五花肉去皮然后剁成肉末备用。去皮后再剁可以避免肉皮在煸炒时口感过硬。滑锅热锅冷油将锅烧热加入 20ml 油滑锅锅滑好后将热油倒出再加入 10ml 冷油这就是热锅冷油——主要目的是防止肉末下锅后粘锅。煸炒肉末如果家里没有晾油瓶无法倒出滑锅热油也可以不滑锅放入油后直接加入肉末开始煸炒小火煸炒两分钟炒出猪油使肉末干香不腻。爆香辅料肉末炒香后加入蒜末、橄榄菜和小米辣炒出香味。煸炒四季豆加入四季豆开中火煸炒。四季豆至少炒5 分钟一定要保证四季豆熟透否则可能引起食物中毒生四季豆含皂苷与植物血凝素。调味四季豆炒熟后加入 2ml 酱油从锅边淋入锅边高温可激出酱香然后加入 2g 盐、1g 鸡精、1g 胡椒粉和 0.5g 糖。出锅将调料翻炒均匀出锅装盘。关键火候要点热锅冷油防粘锅烧热后滑油再换冷油利用高温锅体与冷油之间的温差形成物理防粘层是肉末不粘锅的关键即使省略滑锅也要保持小火慢煸让肉末逐渐吐出油脂。四季豆必须彻底熟透这是本菜的安全红线。四季豆颜色由鲜绿转为深绿、质地变软时才算熟透切勿追求脆感提前出锅。下料顺序的讲究先肉末出油、再辅料爆香、后四季豆煸炒、最后调味与 data_preparation.py 中对菜谱## 操作章节的分块粒度完全对应——每个二级标题必备原料和工具、计算、操作会被切成独立子块保证怎么做放多少这类问题能被精确命中。附加内容原菜谱文档的附加内容章节为空未提供口味变化版本。若想自行扩展可在该章节补充诸如加入豆豉增香用牛肉末替换五花肉加少许蚝油提鲜等变体做法——这也是本项目菜谱约定的扩展位置新增内容同样会被 RAG 系统按标题自动分块并纳入知识库。延伸这份菜谱在 RAG 食谱知识库中的加工链路该文件位于素菜分类目录dishes/vegetable_dish/下是 C8 章尝尝咸淡 RAG 系统code/C8的典型数据样本。以它为例可以完整还原一份菜谱从原始 Markdown 到可检索知识块的处理流程加载与元数据增强DataPreparationModule.load_documents()data_preparation.py递归读取data_path下所有.md文件_enhance_metadata()从路径片段vegetable_dish推断出分类素菜CATEGORY_MAPPING从文件名提取菜品名称榄菜肉末四季豆再从正文星级解析出难度中等。Markdown 结构分块MarkdownHeaderTextSplitter按#、##、###三级标题切分于是必备原料和工具计算操作各自成为独立子块同时保留parent_id建立父子映射实现小块检索、大块生成见 02_data_preparation.md。向量化与检索子块经 index_construction.py 中的 BGE 嵌入模型BAAI/bge-small-zh-v1.5向量化后存入 FAISS问答时由 retrieval_optimization.py 执行向量 BM25 混合检索 RRF 重排再回取完整父文档交给 LLM 生成回答。运行验证在 code/C8 目录安装依赖pip install -r requirements.txt、配置MOONSHOT_API_KEY后运行python main.py见 01_env_architecture.md即可提问榄菜肉末四季豆怎么做或推荐一个中等难度的素菜系统会检索到本菜谱并给出分步指导。【免费下载链接】all-in-rag大模型应用开发实战一RAG 技术全栈指南在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/all-in-rag创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考