课程简介

从 GraphRAG、Agentic RAG 前沿架构，到多模态数据清洗、混合检索与高性能向量库实战；再深入 LangChain/LangServe 服务化、幻觉抑制、推理加速与安全合规；最终现场搭建可上线对话机器人，覆盖政务、电商、金融等场景。全程案例驱动，赠落地路线图与评估框架，助你快速复制单日百万用户的盈利级 AIGC 系统。
案例根据学员情况可做调整

目标收益

培训对象

课程内容

模块一：RAG分类与认知深度解析（0.5d）
1.大模型驱动的RAG技术架构剖析
2.RAG技术的范式演进与核心步骤
3.GraphRAG的核心原理与前沿探索
4.RAG与智能Agent的协同与融合

目标1：探索RAG的进阶原理，并掌握其当前的进化方向
案例实例：
a. Agentic RAG - 复杂问答框架
b. 通信、金融、教育 垂类RAG落地实例


模块二：高性能向量知识库构建与优化（0.5d）
1.多模态数据清洗的系统化流程与实践（表格、图片、音视频等）
2.高性能知识向量数据库设计与构建
3.知识库的高效召回策略及性能优化技术
4.混合检索技术的原理与实现

目标2：掌握实操中融入多模态数据后，RAG数据处理与向量化检索的最佳实践



模块三：RAG模型线上业务化落地（0.5d）
1.Langchain与LangServe技术框架的深度应用
2.大模型的倾向性设计与服务化策略（幻觉风险）
3.RAG模型推理性能优化与加速技术
4.推理过程中的信息安全保障与风险控制
5.RAG评估框架与垂类优化

目标3：掌握RAG在线上应用时的评估方法、可能出现的问题 与 优化方案
案例实例：
a. 政务客服：模型定制，稳定性、安全性、高响应度的公务客服系统实现
b. 角色扮演：线上加速，基于定制信息的高并发、规模化的RAG实现

模块四：RAG数字化智能文档处理与对话机器人实操（0.5d）
1.指导-RAG落地路径的最佳实践
2.基于RAG的对话机器人架构设计
3.全流程动手实战：实时数据上传、预处理、挂载、召回与问答实现
4.RAG落地实施：问题现象、路径归因 与 解决方案

目标4：基于前序知识，掌握RAG线上实践能力，并能针对问题改进
案例实例：
a. 基于Agent融合的企业知识问答RAG系统实操
b. 持续改进的RAG应用落地步骤（各类RAG框架的优缺点与改进理念）