该教程全面介绍RAG技术，涵盖原理、文档处理、向量化技术、实战应用及优化策略。适合大模型和RAG爱好者。课程内容详实，从基础到高级循序渐进，通过实战演示帮助用户将理论应用于实际项目中，支持企业的智能化转型。
该教程为2025最新版，从原理到落地构建了一条完整的RAG学习路径，帮助学员从基础到高级全面掌握RAG的使用方法。
课程名称：大模型RAG入门到精通实战教程
课程平台：夸克网盘
课程内容：从原理到落地构建RAG学习路径，涵盖RAG工作原理、文档加载与切割、LLM接口封装与Prompt模板设计、向量化技术、进阶实战、应用落地等内容。
适用人群：对大模型和RAG感兴趣的学员及从业人员。
原理解析
详细讲解RAG工作原理与大模型固有局限
深入剖析检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的核心机制
文档处理与模型接口
文档加载与切割技术
LLM接口封装与Prompt模板设计
向量化技术
“什么是向量”与文本向量生成方法
VectorStore存储与检索
Chrom向量数据库的使用及选型要点
进阶实战
RAG高级用法
混合检索、ReRanker模型和RRF算法
结合PDF表格处理和GraphRAG应用场景演练RAG工作流
应用落地
使用Conda配置Python环境
SentenceTransformer模型解析与Embedding实战
InternLM大模型操作及问答效果评估
LlamaIndex知识库构建与Streamlit网页应用开发
模型优化与应用
预训练模型概念
模型微调与增量训练技术
函数调用技术
RAG外挂私有知识库的构建策略
通过本课程，学员能够系统地掌握RAG从基础到高级的知识，并能够将其应用于实际场景中，为企业的智能化转型提供强有力的支持。
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