大語言模型 (LLMs) 的應用落地目前面臨挑戰：領域知識的缺乏、信息準確性問題以及生成的虛假內容等。

檢索增強生成 (RAG) 技術通過引入外部知識庫等額外信息源，將傳統信息檢索技術與大語言模型技術相結合，為以上LLMs問題提供了全新的解決方案。

RAG在多數任務中表現十分完美，但是在深度應用還有很多挑戰。不過這也為算法工程師和科研人員提供了更多的研究和突破機會！

RAG研究的發展趨勢

為了讓想進入大模型研究領域的同學順利入門！理解RAG的基本概念和工作流程，掌握RAG模型的構建與應用，研夢非凡推出《RAG技術深入分析與實踐》實戰訓練營！讓同學們都能動手實戰構建一個功能完備的RAG項目。本課程適合以下同學：

1. 對大模型感興趣、希望學習如何使用Langchain構建高效的RAG系統的前后端開發工程師、算法工程師；

2. 對大模型應用感興趣、對編程有一定基礎、想進入大模型行業發展的在讀本碩博學生！0基礎也可！

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課程收獲

1. 理解RAG的基本概念和工作流程，掌握RAG模型的構建與應用；

2. 精通Langchain的核心功能，包括如何部署Langfuse、Milvus、LLM、Embedding；

3. 學會從多種數據源加載文檔，并運用Text Splitters進行有效文本處理；

4. 掌握檢索器的工作機制及其與向量存儲的集成方法；

5. 能夠評估RAG系統的有效性，并進行相應的優化與改進；

6. 實戰構建一個功能完備的RAG項目，主要應用點有Milvus向量庫、OpenAI接口兼容的LLM、部署嵌入和重排序模型、上網搜索能力、最后應用Langfuse進行跟蹤。

共9節課！每周一節課，約2個?結課。具體開始時間可掃碼咨詢

第一節：RAG簡介（8月29號）

1. RAG核心概念

2. RAG流水線(調用SiliconCloud)

3. 快速開始

1. Langfuse部署

2. Document

3. Runnable接口

• PromptTemplate

• ChatModel

• OutputParser

• Retriever

• OutputParser

1. Document loaders

• 加載CSV數據

• 加載HTML數據

• 加載Markdown數據

• 加載PDF文件

• 加載URL

Text Splitters

• 遞歸拆分文本

• 拆分HTML

• 按字符拆分

• 拆分代碼

• 按語義相似度拆分

Text embedding models

• 自定義嵌入模型

1. Vector stores

• 常見向量庫的比較

Retrievers

LangChain Expression Language

第五節：RAG的評估

1. RAGAs

2. 評估指標

• 忠實度(Faithfulness)

• 答案相關性(Answer relevancy)

• 上下文精度(Context precision)

• 上下文召回率(Context recal)

• 上下文相關性(Context relevancy)

評估實戰

第六節：高級RAG(1)

1. MultiQueryRetriever

2. Contextual Compression Retriever

3. SelfQueryRetriever

4. MultiVectorRetriever

5. EnsembleRetriever

1. ParentDocumentRetriever

2. Hypothetical Queries

3. Hybrid Search

4. Rerank

5. Long-Context Reorder

1. Milvus向量庫對接

2. LangGPT提示語言

3. 增加記憶

1. 查詢重寫

2. 增加上網功能

3. 簡單前端實現

4. 總結

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指導導師：Greyfoss導師

• 職于一線互聯網大廠，目前就職于港資制造業大廠，

• 主導公司內多個NLP項目的開發與研究，公司內RAG項目負責人。

• 現致力于結合大模型推理能力實現更好的智能客服。

• 熱衷于學習與知識分享，CSDN百萬訪問量博主。

• 研究方向：Transformer、智能客服、大模型。

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