2025最新版大模型RAG实战教程体系化学习指南
课程核心价值
本教程系统解析RAG（检索增强生成）技术全链路，涵盖从基础原理到企业级应用的完整知识体系，包含19个核心模块、39个技术主题的深度拆解，特别针对PDF文档处理、混合检索策略等企业高频场景提供解决方案。
课程目录结构
基础理论
RAG工作原理
大模型固有局限性
检索增强生成技术
向量基础与文本向量化
技术实现
文档加载与切割
LLM接口封装
Prompt模板设计
Embedding向量化实战
进阶技术
VectorStore与ChromDB实践
向量数据库选型指南
文本分割粒度优化
检索后排序策略
ReRanker模型应用
混合检索HybridSearch
RRF算法实现
实战专题
PDF文档表格处理
GraphRAG架构解析
RAG工作流详解
企业级业务场景落地
conda环境配置
SentenceTransformer模型解析
InternLM/Qwen等大模型实战
知识库问答效果评估
LlamaIndex知识库构建
Streamlit Web应用开发
工程实践
大模型学习方法论
预训练模型特性分析
模型微调与增量训练
企业级功能调用
索引优化(Indexing)
检索生成全流程
特色模块亮点
新增GraphRAG架构解析专题，深度解析图数据库与RAG的结合应用
独家提供企业级功能调用实战案例，展示如何对接企业内部系统
包含Streamlit Web应用开发双版本教学视频，覆盖不同开发场景需求
特别设置混合检索策略对比章节，对比RRF、HybridSearch等技术方案
配套资源
提供完整代码仓库与环境配置指南，支持Python 3.9+环境，包含：
conda环境配置脚本
预训练模型权重文件
企业级部署配置模板
效果评估指标工具包
获取方式
资源下载地址：
百度网盘 提取码: ru6m
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