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大模型應(yīng)用開發(fā)：RAG與企業(yè)知識庫培訓(xùn)課程

培訓(xùn)對象： 后端開發(fā)工程師、全棧工程師、AI應(yīng)用開發(fā)者、希望構(gòu)建智能知識庫的IT人員。
培訓(xùn)目標(biāo)：
- 掌握RAG原理： 深入理解檢索增強(qiáng)生成（RAG）的核心架構(gòu)和工作流程。
- 熟悉向量數(shù)據(jù)庫： 學(xué)習(xí)向量數(shù)據(jù)庫的基本概念、選型及在RAG中的應(yīng)用。
- 開發(fā)RAG應(yīng)用： 能夠獨(dú)立搭建一個基于外部知識庫的智能問答系統(tǒng)，處理文檔加載、切片、嵌入、存儲、檢索和生成的完整鏈路。
- 優(yōu)化檢索效果： 掌握提升檢索精度和生成質(zhì)量的高級技巧，如混合搜索、重排序等。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
- 一、RAG全景圖： 深入剖析RAG如何彌補(bǔ)大模型知識滯后和缺乏私有知識的短板。
- 二、文檔加載與解析： 實戰(zhàn)：使用工具（如LangChain、LlamaIndex）加載PDF、Word、網(wǎng)頁等多種格式的文檔。
- 三、文本切片策略： 探討不同切片方法（固定大小、遞歸、基于文檔結(jié)構(gòu)）對檢索效果的影響及最佳實踐。
- 四、向量化與Embedding模型： 講解如何將文本轉(zhuǎn)換為向量，并介紹主流的Embedding模型及其選型。
- 五、向量數(shù)據(jù)庫深度解析： 對比主流向量數(shù)據(jù)庫（Pinecone, Milvus, Chroma, Qdrant）的架構(gòu)、特點與適用場景。
- 六、構(gòu)建RAG流水線（一）： 使用LangChain/LlamaIndex框架，將文檔存儲到向量數(shù)據(jù)庫。
- 七、構(gòu)建RAG流水線（二）： 實現(xiàn)基于用戶問題的向量檢索，并將檢索到的上下文與問題一起提交給大模型生成答案。
- 八、檢索效果優(yōu)化： 學(xué)習(xí)混合搜索（關(guān)鍵字+向量）、元數(shù)據(jù)過濾、重排序等高級檢索技巧。
- 九、多模態(tài)RAG探索： 介紹如何讓RAG系統(tǒng)檢索和處理圖片、表格等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- 十、查詢理解與改寫： 引入Query Understanding技術(shù)，對用戶問題進(jìn)行改寫、擴(kuò)展，提升檢索命中率。
- 十一、RAG應(yīng)用評估： 介紹評估RAG系統(tǒng)性能的指標(biāo)（如檢索命中率、生成答案的忠實度）和工具（如RAGAS）。
- 十二、企業(yè)級RAG應(yīng)用部署： 討論如何將RAG應(yīng)用容器化、部署到云環(huán)境，并進(jìn)行性能監(jiān)控和日志分析。

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專家力量：
中國科學(xué)院軟件研究所，計算研究所高級研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級工程師，項目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
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