课程采用渐进式教学，首先是RAG工作原理解析，深入剖析大模型在知识更新、推理逻辑等方面的固有局限性，揭示Retrieval-Augmented Generation技术如何通过检索增强机制突破这些瓶颈。在技术基础模块，重点讲解文档预处理技术，包括多格式文档加载、文本分块策略、LLM接口封装规范及Prompt模板设计方法论，为后续开发建立标准化流程。向量化技术章节从数学基础切入，解析向量空间表示原理，对比不同文本向量化生成方法的优劣，深入实践VectorStore存储架构与Chrom向量数据库的工程化选型标准，提升检索性能。进阶部分通过真实场景案例，展示混合检索策略、ReRanker模型调优、RRF算法融合等高阶技巧，并结合PDF表格解析、GraphRAG图谱构建等复杂场景，演示完整的RAG工作流设计。应用开发模块包含环境配置、模型训练、效果评估全流程，通过Conda环境搭建、SentenceTransformer模型应用、InternLM大模型操作等实践，最终实现LlamaIndex知识库构建与Streamlit可视化应用开发。课程最后聚焦企业级应用，解析预训练模型调优策略、增量训练方法及函数调用技术，指导构建私有知识库外挂系统，满足企业定制化需求。