RAG
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
RAG的實例教程
- 課程成果：課程結束時，你將能夠：構建可投入生產的生成式AI系統；設計穩健的提示詞和智能體架構；實現RAG流水線和語義搜索；開發全棧大型語言模型應用程序；優化成本、延遲和可擴展性；部署安全、合規的企業級AI。
- 解壓密碼：0daydown
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高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時，文件大小10.1GB。 你將學到：使用BM25混合搜索、RRF融合與Qdr
圖3：透過模型微調的方式，更改大語言模型參數，以應用在專業領域的問答服務上
? 擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG）
如圖4所示，擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是提升LLM在專業領域表現的一種有效技術。RAG將信息檢索與生成模型相結合，通過檢索相關資料來輔助生成更準確的回答。
在RAG的實施過程中，首先需要構建或接入一個專業的知識庫，該知識庫通常由企業內部的文檔、專業資料、數據庫或網絡資料組成。當用戶提出問題時，檢索系統首先在知識庫中找到與問題相關的文檔或段落。這些檢索結果作為上下文信息，與原始問題一起被輸入到LLM中。
LLM在生成答案時，不僅依賴于自身訓練過的知識，還可以參考檢索到的具體信息，從而生成更具針對性和準確性的回答。這種方法特別適合處理需要精確和專業知識的問題，如技術支持、產品信息查詢等。
RAG結合了檢索的高覆蓋率和生成的靈活性，顯著提高了LLM在專業應用中的實用性，特別是在處理模糊問題或需要高精度信息的場景下。這種方法不僅增強了模型的專業性，還能動態更新知識庫，以適應快速變化的業務需求。
圖4：透過擷取增強生成的方式，搜尋企業內部的數據資料來增強數據內容的完整性，以提供企業內部的問答服務上
透過模型微調(Fine-Tuning)或擷取增強生成(RAG)的方式，都可以幫助泛用型的開源LLM模型滿足工業領域對精確性和專業性的要求，并應用在企業內部的問答服務上。
結論
總的來說，大語言模型代表了人工智能領域的一次重大進步，其強大的語言理解和生成能力為大家的創新提供了新動力。
展開 您將學
到什么 通過選擇、培訓和應用 LLM 來設計和開發給定業務問題的完整解決方案
比較和對比提高 LLM 解決方案性能的最新技術，例如 RAG、微調和代理工作流程
權衡領先的 10 個前沿 LLM 和 10 個開源 LLM，并能夠為給定任務
選擇最佳選擇通過應用領先的開源平臺、框架和工具來解決問題，包括Hugging Face、Gradio和Weights & Biases
。 說明常見的AI范式，并確定最適合每個
范式的業務問題類型。 定義圍繞深度學習的基本數據科學概念，包括訓練與推理，泛化與過度擬合，以及神經網絡
背后的關鍵思想。描述核心概念，如生成式AI、LLMs和Transformer架構，并討論以最先進的性能
可以實現什么。 詳細解釋LLMs如何工作，以便能夠訓練和測試它們，將它們應用于新的場景，并診斷和修復常見問題
。 使用前沿和開源模型在Python中實施LLM解決方案，包括API和直接推理。
執行代碼以編寫文檔、回答問題和生成圖像。
要求
熟悉 Python。本課程不涵蓋 Python 基礎知識，而是用 Python 完成的。
描述
掌握生成式 AI 和 LLM：為期 8 周的實踐之旅通過行業資深人士 Ed Donner 領導的實踐項目加速您在 AI 領域的職業生涯。構建高級生成式 AI 產品，試驗 20 多種開創性模型，并掌握最先進的技術，如 RAG、QLoRA 和 Agents。? 使用尖端模型和框架構建高級生成式 AI 產品。? 試驗 20 多種開創性的 AI 模型，包括 Frontier 和開源模型。? 熟練使用 HuggingFace、LangChain 和 Gradio 等平臺。? 實施最先進的技術，如 RAG（檢索增強）生成）、QLoRA 微調和代理。
展開 檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
建議要求供應商詳細說明：其知識圖譜平臺對圖RAG的支持機制，并在概念驗證中用企業數據演示實際效果。
成功的知識圖譜應用應通過內置功能與集成能力，釋放生成式AI的全部潛力，同時使AI響應可追溯來源——這是建立決策信任與透明度的關鍵。
據LinkedIn報告，通過將企業知識圖譜與 RAG 系統結合使用，其客戶服務人工智能的準確率提高了 78%，同時問題解決時間縮短了 29%。
8. 人工智能生成的答案透明度與可解釋性如何？
使用人工智能系統的每個人都必須能夠信任其輸出。該解決方案能否為每個答案提供清晰的解釋和推理路徑？如果無法解釋和看到系統是如何得出答案的，那么就難以信任這些信息。
需要要求供應商演示：AI 響應如何基于知識圖譜及其本體論生成；響應是否具備可追溯性、可解釋性與可審計性。
9. 價值實現周期多長？
團隊從軟件投資及相關實施成本中獲得回報的速度有多快？系統是否需要大量定制開發？
建議要求供應商：提供案例研究與基準數據（尤其針對大規模、多源部署場景），關注能否在數月內投入使用？還是實際需要一年以上？
10. 供應商的支持服務如何？
建議跟供應商確認：其實施團隊專業度如何？是否具備豐富的知識圖譜構建經驗？能否提供響應迅速的技術支持、全面的文檔與活躍的實踐社區？
展開 
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其核心能力不但是通用大模型的有效集成，還通過GraphRAG（基于圖結構的檢索增強生成）+RAG（檢索增強生成）雙引擎的高效技術融合推動智能體基于真實的業務數據理解用戶問題，并提供可追溯，有依據的準確答案。
RAG讓大模型去“翻書”，GraphRAG讓大模型先去“看關系圖譜”，理解知識點之間的邏輯關聯，再回來找證據。
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時1個月前
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時，文件大小10.1GB。 你將學到：使用BM25混合搜索、RRF融合與Qdr
結合RAG檢索增強生成技術，減少大模型“幻覺”，提高知識檢索準確性和可靠性，解答用戶關于結構仿真和軟件使用的問題。
2、前處理
支持ECAD導入建模和導線映射，大幅提升復雜電子系統建模仿真效率。
新增抽中面功能，支持自動、手動抽取薄壁件中面生成殼模型，自動記憶厚度，并可一鍵創建殼屬性。
- 模塊6——檢索增強生成（RAG）：學習如何通過RAG架構、文檔攝入流水線、檢索器-生成器流程和上下文窗口管理，將大型語言模型與外部知識相結合，消除幻覺現象。實踐實驗：構建完整的RAG流水線，實現混合搜索，應用重排序策略，并進行帶引用的多文檔推理。
(2) 知識庫增強（RAG）
上傳內部文檔 → 啟用父子分塊保留結構 → 將知識庫接入 AI 應用上下文 → 提升回答準確性。
(3) 工作流集成
可加入 Web 搜索節點、代碼執行節點、負載均衡和錯誤處理節點，實現更復雜的自動化邏輯。
例如，將大模型接入無代碼平臺，通過圖譜與文檔的結合（GRAPH RAG），可實現更精準的文檔理解與知識檢索。比如，在注塑工藝優化場景中，系統可抽取參數、缺陷、案例等信息構建圖網絡，支持智能問答和技術決策。
再舉一個供應鏈的例子。如果消費者在餅干中發現異物，傳統方式是讓數據分析師在各類生產與庫存表中逐一排查，耗時費力。
umuwkja3e2" data-row-id="hrtxwa77rag" data-col-id="xli87n3bmco" data-rowspan="1" data-colspan="1"><p>Ansys剛柔耦合仿真技術在360°折疊顯示模組開發中的應用</p></p></td><td class="ql-table-cell" data-row-id="hrtxwa77rag" data-col-id
檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">Graph RAG 技術最初由微軟提出，雖然目前已有很多開源實現，但大多仍是文檔級的本地應用，難以支撐企業級知識庫的建設。為此，我們基于自身收購的圖數據庫（Graph Studio），構建了完整的 Graph RAG 解決方案。
</p><p class="ql-align-justify">然而，RAG 技術也存在不足之處，為了增強其性能，GraphRAG 被引入以提升回答能力。但無論是 RAG 還是 GraphRAG，它們主要聚焦于非結構化數據（如 Word 文檔、PPT 等），而對結構化數據（如表格數據）的支持則相對薄弱。
