揭开大语言模型RAG的神秘面纱：原理解析与应用实战

主题介绍：

在大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Gemini迅速普及的今天，越来越多企业和开发者开始探索如何将这些强大的模型应用于真实业务场景。Retrieval-Augmented Generation（RAG）检索增强生成，作为连接知识库与大语言模型的关键桥梁，正在成为构建智能问答、企业知识助手、搜索引擎升级等系统的核心技术。

那么，什么是RAG？它与传统大模型问答有何区别？RAG如何高效地引入外部知识，提高回答的准确性与时效性？又有哪些行业已经率先应用RAG，取得了哪些成果？这场讲座将为你一一揭晓！

讲座亮点

1️ RAG架构原理全解析
2️ 应用案例深度剖析
3️ 实战部署技巧与常见挑战

谁该参加？

· 希望将ChatGPT等模型用于企业内部的产品或服务系统的工程师和架构师
· 关注AI行业应用，正在思考如何落地大语言模型的产品经理和创新者
· 想了解开源生态（如LangChain、LlamaIndex）背后机制的技术研究者
· 对大语言模型前沿技术感兴趣，计划从事AI相关职业发展的同学们

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