从理论到实践：大语言模型RAG系统的工程化优化之道

主题介绍：

在大语言模型应用落地的过程中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型准确性、降低幻觉问题的核心技术方案。然而，从简单的”检索+生成”到真正可用的生产级系统，中间还有一道巨大的工程鸿沟。

本次讲座将系统性地拆解RAG优化的完整方法论，从数据处理、检索策略、生成优化三大维度，深入讲解如何通过成熟的工程化手段，打造高性能、高可用的RAG系统。

你将学到什么：

数据层优化：打好地基
·文档切分策略：从固定窗口到语义分块的进化
·元数据设计：让检索更精准的关键信息
·数据清洗与预处理：噪声过滤的实战经验
·向量化策略：Embedding模型选择与优化技巧

检索层优化：精准召回
·混合检索：向量检索 + 关键词检索的最佳实践
·多路召回 + Rerank：召回率与精准率的平衡艺术
·查询重写：从用户问题到检索query的智能转换
·上下文窗口管理：如何选择最相关的文档片段

生成层优化：提质增效
·上下文压缩：在有限Token内塞入更多有效信息
·Self-RAG：让模型学会自我反思与检索决策
·Prompt工程：引导模型更好利用检索内容
·答案质量评估：从准确性到可解释性的全方位把控

讲座亮点：

·系统化方法论：不是零散的技巧堆砌，而是完整的优化框架
·组合拳策略：讲解如何根据业务场景选择技术组合
·工程实践导向：每个方案都配有落地建议和避坑指南
·前沿技术跟踪：覆盖2024-2025年最新的RAG优化技术

谁应该参加？

• 正在或即将开发RAG应用的算法工程师、研发工程师
• 希望提升LLM应用效果的产品经理、技术负责人
• 对检索增强生成技术感兴趣的AI从业者与研究者
• 希望将大模型能力真正落地的企业技术团队

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主办方：数据应用学院

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