课程简介：从入门到工业级落地，掌握RAG核心技术

在大模型（LLM）快速发展的今天，如何让模型“知道”企业私有知识、实时数据和特定领域信息，已成为AI工程落地的关键挑战。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正是解决这一问题的核心方案。本课程《AI大模型RAG项目实战课》由酷软精心打造，专为希望深入掌握RAG技术并具备工业级项目开发能力的开发者、算法工程师和AI产品经理设计。

全面覆盖：系统化构建RAG知识体系

课程内容由浅入深，涵盖RAG全栈知识体系：

• 基础理论：RAG核心原理、向量检索机制、嵌入模型（Embedding）选择与优化；
• 关键技术：文档切片策略、多路召回、重排序（Re-ranking）、查询改写（Query Rewriting）、混合检索（Hybrid Search）等；
• 高级进阶：RAG与Agent结合、自迭代RAG（Self-RAG）、RAG评估指标（如RAGAS）、缓存优化与延迟控制；
• 部署与运维：基于LangChain、LlamaIndex或自研框架的工程实现，支持私有化部署与云原生架构。

无论你是刚接触RAG的新手，还是已有一定经验的开发者，都能在本课程中找到适合自己的学习路径，系统掌握从理论到实践的完整闭环。

实战驱动：50,000+行工业级代码，真实项目复现

本课程强调“做中学”，提供超过50,000行高质量、可运行的实战项目代码，覆盖多个典型应用场景：

• 企业知识库问答系统（支持PDF、Word、网页等多格式文档）；
• 客服智能问答机器人（集成对话历史与上下文感知）；
• 金融/医疗/法律等垂直领域的专业问答引擎；
• 支持多模态检索的RAG扩展（如图文联合检索）。

所有项目均基于主流技术栈（如FAISS、Milvus、Elasticsearch、Qwen、ChatGLM、Llama 3等），并包含完整的CI/CD流程、性能压测报告和安全合规建议，确保学员所学即所用，可直接应用于实际工作场景。

紧跟前沿：融合2024–2025年RAG最新演进

课程内容持续更新，融入当前业界最新实践与研究成果，包括：

• 基于大模型的动态检索策略（如FLARE、Adaptive-RAG）；
• 评估框架RAGAS v2 的深度应用；
• 与LangGraph、LlamaIndex 0.10+ 等新工具链的集成；
• 国产大模型（如通义千问、百川、DeepSeek）在RAG中的适配与优化技巧。

我们不仅教你“怎么做”，更引导你思考“为什么这样做”，培养解决复杂RAG问题的工程思维与创新能力。

为什么选择本课程？

? 由一线AI工程师团队开发，内容源于真实企业项目经验
? 提供完整源码、数据集、Docker部署脚本与技术文档
? 配套答疑社群与定期直播，助你扫清学习障碍
? 学完即可独立设计并交付高可用RAG系统，提升职场竞争力

立即加入《AI大模型RAG项目实战课》，掌握下一代AI应用的核心引擎，成为企业亟需的RAG工程专家！