课程简介：从零构建企业级RAG应用，掌握大模型落地核心能力

本课程专为AI开发者、算法工程师及技术管理者设计，通过手把手实战演练，深入解析RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术架构与工程实现。你将学习如何结合向量数据库、语义检索与大语言模型，打造具备精准知识召回与上下文感知能力的智能问答、客服、文档助手等应用。

为什么选择RAG？——当前大模型落地最实用的技术路径

相比纯Prompt工程或微调，RAG无需重新训练模型，即可动态注入私有知识库，有效解决大模型“幻觉”问题、降低部署成本、提升回答准确性。据Gartner 2024年报告，超过60%的企业AI项目已采用RAG架构加速落地。本课程将带你站在行业前沿，掌握这一高需求技能。

你能学到什么？

? RAG系统全流程搭建：从数据预处理、Embedding模型选型、向量索引构建，到检索排序优化与生成结果融合
? 主流工具链实战：LangChain / LlamaIndex + FAISS / Milvus + OpenAI / Qwen / DeepSeek 等开源模型集成
? 性能调优技巧：解决检索漂移、上下文截断、延迟瓶颈等真实工程难题
? 行业案例剖析：金融合规问答、医疗知识助手、法律文书生成等场景深度复现

适合人群

? 希望快速上手RAG的AI开发者
? 正在探索大模型企业落地路径的技术负责人
? 想提升简历竞争力的在校研究生或转行者
? 对AIGC应用开发感兴趣的创业者与产品经理

课程特色

???? 所有代码开源可复用，配套Jupyter Notebook与Docker环境一键部署
???? 每节课配备“避坑指南”，总结来自真实项目的经验教训
???? 结业项目支持发布至个人GitHub，可作为求职作品集
???? 学员社群持续更新最新论文解读与开源工具测评（如RAGAS评估框架、HyDE查询扩展等）

立即加入，抢占AI工程化能力高地

无论你是想构建内部知识库机器人，还是打造对外SaaS产品，RAG都是不可或缺的核心模块。现在报名，还可免费获取《2025 RAG技术趋势白皮书》及企业级知识库构建模板！