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本课程属于：156-RAG向量数据库与知识图谱 AI智能与边缘计算工程 · 共 4 门相关课程，组合学习更完整。
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RAG知识库问答与向量检索

共计 30 章节
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01
课程导入
RAG的定义 · 发展背景 · 与传统问答系统的区别
课程导入RAG
02
基础知识
向量 · 嵌入（Embedding） · 向量空间模型
基础知识向量
03
向量数据库概述
主流向量数据库（如FAISS · Milvus · Pinecone
向量数据库概述FAISS
04
文档预处理
文本清洗 · 分块（Chunking）策略 · 元数据管理
文档预处理文本清洗
05
嵌入模型
常用嵌入模型（如BERT · Sentence-BERT · Embeddings）…
嵌入模型BERT
06
索引构建
向量索引类型（HNSW · IVF · PQ等）
索引构建HNSW
07
检索策略
相似度检索 · 混合检索（稀疏+稠密） · 重排序（Rerank）技术
检索策略相似度检索
08
查询处理
用户查询的改写 · 扩展 · 意图识别
查询处理用户查询的改写
09
RAG流程设计
检索-增强-生成的整体架构 · 模块划分 · 数据流设计
RAG流程设计
10
生成模型集成
LLM（如 · Llama）与检索结果的融合 · 提示词工程
生成模型集成LLM
11
上下文构建
如何将检索到的文档片段组织成有效的上…
上下文构建如何将检索到的文…
12
答案生成与评估
生成答案的格式 · 引用来源 · 评估指标（如准确率
答案生成评估
13
知识库更新
增量索引 · 文档更新 · 删除
知识库更新增量索引
14
性能优化
缓存机制 · 并发处理 · 索引压缩
性能优化缓存机制
15
实战项目一
基于本地文档（如PDF）构建一个简单…
实战项目一PDF
16
实战项目二
使用开源向量数据库（如FAISS）实…
实战项目二FAISS
17
实战项目三
集成LangChain或LlamaI…
实战项目三LangChain
18
实战项目四
针对特定领域（如医疗 · 法律）定制RAG系统
实战项目四针对特定领域
19
常见问题
检索结果不准确 · 上下文过长 · 模型幻觉
常见问题检索结果不准确
20
评估与调优
如何设计评估集 · A/B测试 · 超参数调优
评估调优
21
安全与隐私
知识库权限控制 · 敏感信息过滤 · 数据脱敏
安全隐私
22
多模态RAG
图像 · 表格 · 音频等非文本数据的向量化与检索
RAG多模态
23
高级检索技术
图检索 · 知识图谱增强 · 语义缓存
高级检索技术图检索
24
RAG与微调对比
RAG vs 微调 · 两者结合的策略
RAG微调对比
25
部署与运维
模型服务化 · 向量数据库集群 · 监控与日志
部署运维
26
成本控制
API调用成本 · 存储成本 · 计算资源优化
成本控制API
27
案例研究
业界知名RAG系统（如ChatPDF · Notion AI）的架构分析
案例研究RAG
28
综合实战
从零构建一个生产级RAG知识库问答平… · 包含前端交互
综合实战RAG
29
前沿趋势
RAG的最新研究进展 · 未来方向（如自适应RAG · 记忆增强）
前沿趋势RAG
30
课程总结
核心要点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结核心要点回顾