RAG（Retrieval Augmented Generation）技术与应用#

学习内容#

1. 大模型开发的三种范式#

• 提示词工程
• RAG技术
• 模型微调

2. RAG技术#

• 什么是RAG技术？它如何增强大模型的生成能力
• RAG的核心原理与流程
• NativeRAG
• NoteBookLM使用

3. DeepSeek +Faiss搭建本地知识库检索#

• PDF文本提取与处理
• 向量数据库构建
• 语义搜索与问答链
• 文本块对应页码信息源

4. 如何提升RAG质量#

• 数据准备阶段
• 知识检索阶段
• 答案生成阶段

学习收获#

• 掌握大模型开发的三大核心范式（提示词工程、RAG技术、模型微调）
• 学习RAG的核心原理（检索-增强-生成），掌握从数据准备、向量检索到答案生成的完整技术链路
• 通过DeepSeek+FAISS案例，实现PDF文本处理、向量数据库构建及语义搜索问答链的开发
• 学习如何提升RAG系统的召回和回答能力