100天掌握大语言模型第十二周：Retrieval-Augmented Generation（RAG）深度实战讲座

当越来越多企业开始部署 AI，一个问题开始变得越来越严重：

AI 会“胡说八道”。

它会：

• 编造不存在的事实
• 给出错误的法规与数据
• 引用不存在的案例
• 使用过时知识回答问题

这就是大语言模型最严重的问题之一：Hallucination（幻觉）

而现在，整个 AI 行业解决这个问题的核心方案，就是RAG（Retrieval-Augmented Generation），检索增强生成。

从 OpenAI、Google、微软、Meta，到金融、医疗、法律、客服、电商、企业知识库统，几乎所有真正进入生产环境的 AI 系统，背后都在使用 RAG。

本次讲座你将学到：完整企业级 RAG 架构

你将真正理解：

一个专业 RAG 系统到底如何工作

包括：

• 文档导入（PDF / Word / HTML / API）
• Chunking（分块策略）
• Embedding（向量化）
• Vector Database（向量数据库）
• Dense Retrieval（密集检索）
• BM25 Sparse Retrieval
• Hybrid Search（混合检索）
• Reranking（重排序）
• Context Injection
• Grounded Generation
• Citation System
• RAG Evaluation

适合对象

本讲座特别适合：

• AI 工程师
• LLM 开发者
• Data Scientist
• 软件工程师
• AI 创业者
• 企业AI 团队
• AI 产品经理
• 想进入AI 行业的人
• 正在学习LangChain / LlamaIndex / Agent 的开发者

你将获得

✅ 企业级 RAG 完整架构理解
✅ 当前行业真实最佳实践
✅ Production AI 系统设计能力
✅ AI 求职核心竞争力
✅ 构建企业知识库 AI 的能力
✅ Agent 系统最核心基础能力

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