培训对象
- 1.
开发者/工程师： 具备Python基础，希望将大型语言模型高效、低成本地应用于企业特定场景（如智能客服、知识库问答、代码助手）的开发者。
- 2.
算法工程师/数据科学家： 希望深入理解RAG前沿技术，掌握其高级优化技巧和微调方法，以构建更精准、更可靠的AI应用。
- 3.
技术负责人/架构师： 需要为团队技术选型，规划RAG系统架构，并理解其技术边界、成本与性能权衡的决策者。
学员前提：
- •
熟练掌握Python编程。
- •
对机器学习/深度学习有基本概念。
- •
对LangChain、LlamaIndex等框架有初步了解更佳（非必须）。
培训目标
- 1.
体系化掌握RAG核心原理： 深入理解RAG的工作流程、核心组件及其背后的技术细节，不再停留在“黑盒”使用层面。
- 2.
精通高级知识增强技巧： 掌握从向量检索优化到图数据库、关键词混合查询等进阶检索方案，显著提升检索精度与召回率。
- 3.
掌握RAG全链路微调能力： 学习如何微调检索器、重排器乃至大模型本身，使整个RAG系统与专属知识深度融合，实现最佳性能。
- 4.
具备构建生产级RAG系统能力： 能够处理复杂查询、解决幻觉问题、进行系统评估与监控，打造真正可用的企业级应用。
课程大纲
模块一：RAG核心原理与DeepSeek模型入门
- •
1.1 RAG技术演进与核心价值
- •
RAG vs. 微调：场景与成本分析
- •
RAG系统核心组件详解：检索器、生成器
- •
1.2 DeepSeek模型家族介绍
- •
DeepSeek-V2模型架构、特点及优势
- •
DeepSeek API及开源模型部署
- •
1.3 基础RAG管道搭建实战
- •
使用LangChain/LlamaIndex + DeepSeek搭建第一个知识问答系统
- •
文档加载、文本分割、向量化索引入门
模块二：知识增强进阶 - 提升检索质量
- •
2.1 索引优化策略
- •
高级文本分割策略：句感分割、递归分割
- •
元数据过滤与多索引策略
- •
2.2 检索器优化实战
- •
混合检索策略：结合向量检索与关键词检索（BM25）
- •
多向量检索器：图数据库知识关联检索
- •
从小召回到大精度：重排模型原理与应用
- •
2.3 应对复杂查询
- •
智能路由设计：查询分类与改写
- •
多跳问答实现：递归检索与子查询
模块三：RAG系统微调实战 - 与领域知识深度融合
- •
3.1 RAG微调策略总览
- •
何时需要微调？微调检索器 vs. 微调生成器
- •
训练数据构造方法论
- •
3.2 检索器微调
- •
指令微调：让Embedding模型更好理解领域查询
- •
对比学习与难负例挖掘技巧
- •
3.3 生成器微调
- •
指令微调：让DeepSeek学会基于上下文作答
- •
防止“遗忘”与“幻觉”的微调技巧
- •
低成本微调实战：LoRA/QLoRA应用
- •
3.4 端到端联合优化
- •
高级技术导读：RA-DIT、PROD等前沿思路
模块四：生产级系统构建与评估优化
- •
4.1 提示工程与输出控制
- •
高级提示模板设计：思维链、少样本、指令强化
- •
上下文压缩与信息优先级排序
- •
4.2 RAG系统评估体系
- •
评估指标详解：忠实度、答案相关性、上下文相关性
- •
使用RAGAS、TruEra进行自动化评估
- •
人工评估方案设计
- •
4.3 系统架构与部署考量
- •
高并发、可扩展的RAG服务架构设计
- •
缓存、异步处理等性能优化技巧
模块五：综合项目实战
如果您想学习本课程，请
预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请
订制培训
除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916
技术服务需求表下载请点击
服务优势：
丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。
专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
