🔍 RAG检索增强生成技术全攻略（网盘在线版）

🚀 模块一：RAG核心技术入门（01-03）

🎯 掌握能力：理解RAG技术本质，突破大模型知识边界

• 📚 原理篇：RAG工作原理全解析
• ⚠️ 痛点篇：大模型固有局限性深度剖析
• 💡 应用篇：检索增强生成(RAG)实战价值

📚 模块二：文档处理与向量底座构建（04-10）

🎯 掌握能力：从非结构化文本到向量检索的完整链路

• 📄 预处理：文档智能加载/切割/格式转换
• 🔧 接口封装：LLM接口标准化调用
• 🧮 向量基础：
  • 文本向量计算原理
  • SentenceTransformer实战
  • 向量存储与检索（VectorStore）

💾 模块三：向量数据库实战特训（11-12）

🎯 掌握能力：主流向量数据库选型与操作

• 🔍 C++hrom实战：企业级向量数据库部署
• 📊 选型指南：开源/商业数据库对比

🚀 模块四：RAG进阶优化实战（13-20）

🎯 掌握能力：提升检索精度，驾驭复杂场景

• 🔄 工作流优化：RAG全流程配置详解
• 📏 文本分割：粒度控制策略
• 🔀 检索增强：
  • 结果重排序(ReRanker)
  • 混合检索(Hybrid Search)
  • RRF融合算法
• 📊 特殊场景：PDF表格处理/GraphRAG图检索

🏗️ 模块五：企业级AI应用开发（21-30）

🎯 掌握能力：从0到1构建知识库应用

• 🔧 环境搭建：Conda虚拟环境配置
• 🤖 模型实战：
  • InternLM/Qwen大模型调用
  • Embedding向量化处理
• 📝 效果评估：问答系统测试方法
• 💻 应用封装：Streamlit Web应用开发

🔧 模块六：大模型深度优化方案（31-39）

🎯 掌握能力：企业级模型优化与功能扩展

• 👨💻 学习路径：程序员高效进阶指南
• 🔐 私有化部署：预训练模型+知识库集成
• 🔍 检索优化：索引策略/混合检索
• 🎯 精准控制：
  • 微调(Fine-tuning)技术
  • 增量训练(Pre-training)
  • Function Calling企业集成

💻 课程特色与服务保障

✅ 学习方式：网盘在线播放，支持手机/电脑/平板多端同步
✅ 永久权限：一次购买，终身复看，知识库持续更新
✅ 实战驱动：30+企业级案例代码直接复用
✅ 落地支持：覆盖算法研发→工程化→业务落地全流程

📌 适合人群：

• AI工程师/NLP研发人员
• 希望用大模型改造业务的企业CTO
• 寻求RAG技术落地的创业者
• 想系统学习向量检索的技术爱好者