企业私有数据知识问答实战：向量数据库全链路系统构建

一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）。 新书配合此实战课程结合学习，一静一动，互补高效学习！ 配套书籍京东自营地址： https://item.jd.com/15073742.html 本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课，技术前沿热门，是真正的互联网工业级实战项目。 二、课程简介 Faiss、Milvus、Pinecone、Chroma 等向量数据库与 RAG 技术刷屏 AI 圈，你却困在零散信息里，想系统突破从原理到实操的全链路？想掌握 RAG + 向量数据库 + 大模型的企业级落地能力？ 「企业私有数据知识问答实战：向量数据库全链路系统构建」专为你而来！从主流向量数据库原理到企业私有数据问答实操，层层拆解帮你吃透技术： 不管你是 AI 新手想入门 RAG，还是从业者要落地智能问答项目，这门课都能让你摆脱 “懂理论不会做” 的困境，系统掌握多向量数据库技术与 RAG 实战技能，把技术转化为可落地的企业级应用，在 AI 落地浪潮中精准突围！ 课程核心亮点：从根源到前沿，锻造硬核 AI 技能 课程模块详解：体系化学习，收获明确 1. Faiss向量数据库技术原理聚焦Faiss向量数据库的技术原理，深入讲解Faiss在向量相似性搜索、高维向量聚类等场景的底层逻辑，包括向量索引构建、检索算法等核心机制，帮助学习者理解Faiss如何支撑RAG项目的向量存储与检索需求。 2. Faiss代码实践围绕Faiss向量数据库开展代码实操，通过具体代码示例，演示Faiss的向量索引创建、向量插入、相似性查询等操作，将技术原理转化为实际代码能力，助力在RAG项目中落地Faiss应用。 3. Milvus向量数据库技术原理及核心架构详解Milvus向量数据库的技术原理与核心架构，涵盖Milvus在向量数据管理、分布式存储、高效检索等方面的设计思路，剖析架构组件与工作流程，为RAG项目中Milvus的应用筑牢理论基础。 4. Milvus向量数据库安装及代码实践聚焦Milvus的安装部署与代码实践，指导完成Milvus环境搭建，并通过实际代码案例，演示向量数据插入、索引构建、检索查询等操作，助力快速上手Milvus，在RAG项目中实现实操应用。 5. Pinecone向量数据库技术原理深入讲解Pinecone向量数据库的技术原理，包括云原生架构、向量索引机制、高可用性设计等内容，解析其高效处理向量相似性搜索的逻辑，为RAG项目中运用Pinecone提供理论认知。 6. Pinecone向量数据库代码实践通过代码实践引导掌握Pinecone的使用，包含服务连接、向量数据上传、索引配置、相似性查询等实操环节，助力将Pinecone技术应用到RAG项目的向量检索场景。 7. Chroma向量数据库技术原理聚焦Chroma向量数据库的技术原理，讲解其在向量存储、嵌入式向量管理、轻量级向量检索等方面的技术特点与实现逻辑，理解Chroma如何为RAG项目提供简洁高效的向量数据库支持。 8.Chroma向量数据库代码实践围绕Chroma开展代码实操，通过示例演示Chroma的初始化、向量数据导入、查询检索等操作流程，帮助快速掌握使用技巧，在RAG项目中便捷应用向量数据库。 9. 基于大模型构建企业私有数据的知识问答聚焦“基于大模型构建企业私有数据知识问答”场景，讲解如何结合大模型与向量数据库技术，实现企业私有数据的高效检索与智能问答，涵盖私有数据处理、大模型调用、问答系统架构等内容。 10. 多轮对话任务构建企业私有数据问答RAG围绕“多轮对话场景下构建企业私有数据问答RAG系统”展开，讲解如何利用RAG技术整合企业私有数据，实现上下文连贯的智能问答，涉及多轮对话上下文管理、私有数据检索增强、大模型多轮交互优化等内容。 为什么选择这门课程？四大核心优势 权威性与产业针对性兼具：深度拆解 Faiss、Milvus 等主流向量数据库，内容源于 RAG 实战经验与系统技术沉淀，理论和企业级应用实践紧密结合。 理论 + 代码实操无缝衔接：每类向量数据库都配套 “技术原理 + 实战代码” 模块，从底层逻辑到亲手落地操作，学完即可将向量数据库技术应用于 RAG 项目。 技术覆盖全面且聚焦 RAG 核心：涵盖多向量数据库技术原理，以及企业私有数据问答、多轮对话等 RAG 核心场景，精准攻克 RAG 落地关键环节。 紧贴企业 RAG 落地需求：聚焦 “向量数据库 + 大模型 + RAG” 在企业私有数据智能问答、多轮对话的落地全流程，所学直接匹配企业 AI 应用场景需求。 三、老师介绍 陈敬雷 充电了么创始人，CEO兼CTO 陈敬雷，北京充电了么科技有限公司创始人，CEO兼CTO，十几年互联网从业经验，曾就职于用友网络、中软集团、凡客诚品、唯品会、猎聘、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验，在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验，其中在猎聘任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。 此外，陈敬雷著有清华大学出版社四本人工智能书籍，分别是《分布式机器学习实战》《自然语言处理原理与实战》《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》《DeepSeek大模型与具身智能实践》，颇受好评。同时陈敬雷还是知名大数据人工智能讲师，研发了上百门课程，总计有30万学员。 四、《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频课程介绍： 陈敬雷老师的京东自营书名标题： GPT多模态大模型与AI Agent智能体（跟我一起学人工智能）《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。 全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。 本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。 五、配套书籍目录： 第1章 大模型技术原理 1．1 大模型技术的起源、思想 1．2 基于Transformer的预训练语言模型 1．2．1 编码预训练语言模型 1．2．2 解码预训练语言模型 1．2．3 基于编解码架构的预训练语言模型 1．3 提示学习与指令微调 1．3．1 提示学习 1．3．2 指令微调 1．4 人类反馈强化学习 1．4．1 强化学习 1．4．2 PPO算法 1．4．3 大模型人类反馈强化学习对齐 1．5 GPT智能涌现原理与AGI通用人工智能 1．5．1 什么是智能涌现 1．5．2 思维链 1．5．3 上下文学习能力 1．5．4 指令理解 1．5．5 通用人工智能 第2章 大模型训练及微调 2．1 大模型训练概述 2．2 分布式训练的并行策略 2．2．1 数据并行 2．2．2 模型并行 2．2．3 混合并行 2．2．4 并行计算框架 2．3 预训练模型的压缩 2．3．1 模型压缩方案概述 2．3．2 结构化模型压缩策略 2．3．3 非结构化模型压缩策略 2．3．4 8位/4位量化压缩实战 2．4 大模型微调方法 2．4．1 Prefix Tuning微调 2．4．2 P-Tuning V1微调 2．4．3 P-Tuning V2微调 2．4．4 LoRA微调 2．4．5 QLoRA微调 2．5 基于旋转位置编码RoPE的长文本理解 2．5．1 RoPE技术原理 2．5．2 RoPE关键特性 第3章 主流大模型 3．1 国内大模型 3．1．1 智谱清言ChatGLM 3．1．2 百川智能 3．1．3 百度文心一言 3．1．4 阿里巴巴通义千问 3．1．5 腾讯混元 3．1．6 华为盘古 3．1．7 360智脑 3．1．8 科大讯飞星火 3．1．9 智源悟道大模型 3．1．10 月之暗面Kimi 3．1．11 复旦大学MOSS 3．1．12 零一万物 3．1．13 字节跳动豆包大模型 3．2 国外大模型 3．2．1 OpenAI GPT-4o 3．2．2 Meta LLaMA 3．2．3 Anthropic Claude 3．2．4 谷歌Gemini和开源Gemma 3．2．5 Mistral Large 3．2．6 xAI Grok 3．3 垂直类大模型 3．3．1 HuatuoGPT 3．3．2 BianQue 3．3．3 BenTsao 3．3．4 XrayGLM 3．3．5 DoctorGLM 3．3．6 ChatMed 3．3．7 度小满轩辕 3．3．8 BloombergGPT 3．3．9 LawGPT 3．3．10 LexiLaw 3．3．11 Lawyer LLaMA 3．3．12 ChatLaw 3．3．13 ChatGLM-Math 第4章 LangChain技术原理与实践 4．1 LangChain技术原理 4．2 LangChain六大核心模块 4．2．1 模型I/O 4．2．2 数据增强模块 4．2．3 链模块 4．2．4 记忆模块 4．2．5 Agent模块 4．2．6 回调处理器 第5章 RAG检索增强生成 5．1 RAG技术原理 5．1．1 RAG的概念与应用 5．1．2 RAG技术架构 5．1．3 分块和向量化 5．1．4 搜索索引 5．1．5 重新排序和过滤 5．1．6 查询转换与路由 5．1．7 RAG中的Agent智能体 5．1．8 响应合成器 5．1．9 大模型微调和RAG优劣势对比 5．2 文本向量模型 5．2．1 Embedding模型、Reranker模型及ColBERT模型 5．2．2 阿里巴巴GTE向量模型 5．2．3 中文acge_text_embedding模型 5．2．4 智源中英文语义向量模型BGE 5．2．5 Moka开源文本嵌入模型M3E 5．2．6 OpenAI的text-embedding模型 5．3 向量数据库 5．3．1 Faiss 5．3．2 Milvus 5．3．3 Pinecone 5．3．4 Chroma 5．4 RAG应用实践 5．4．1 基于大模型构建企业私有数据的知识问答 5．4．2 应对大模型落地挑战的优化策略 第6章 多模态大模型 6．1 多模态基础模型 6．1．1 多模态对齐、融合和表示 6．1．2 CLIP 6．1．3 BLIP 6．1．4 BLIP-2 6．1．5 InstructBLIP和X-InstructBLIP 6．1．6 SAM 6．1．7 OpenFlamingo 6．1．8 VideoChat 6．1．9 PaLM-E 6．2 OpenAI多模态大模型DALL·E 3、GPT-4V、GPT-4o、Sora 6．2．1 文生图多模态大模型DALL·E 3 6．2．2 GPT-4V 6．2．3 端到端训练多模态大模型GPT-4o技术原理 6．2．4 文生视频多模态大模型Sora 6．3 通义千问多模态大模型 6．3．1 开源Qwen-VL和Qwen-VL-Chat 6．3．2 Qwen-VL-Plus和Qwen-VL-Max 6．4 开源端到端训练多模态大模型LLaVA 6．4．1 LLaVA 6．4．2 LLaVA-1．5 6．4．3 LLaVA-1．6 6．4．4 MoE-LLaVA 6．4．5 LLaVA-Plus 6．4．6 Video-LLaVA和LLaVA-NeXT-Video 6．5 零一万物多模态大模型Yi-VL系列 6．5．1 Yi-VL系列模型架构 6．5．2 Yi-VL系列模型训练微调及推理 6．6 清华系多模态大模型 6．6．1 VisualGLM-6B 6．6．2 CogVLM2 6．6．3 CogAgent 6．6．4 CogView、CogVideo和CogVideoX 6．6．5 CogCoM 6．6．6 GLM-4V-9B 第7章 AI Agent智能体 7．1 AI Agent智能体介绍和原理 7．1．1 AI Agent的定义与角色 7．1．2 AI Agent技术原理 7．2 主流大模型Agent框架 7．2．1 AutoGPT 7．2．2 MetaGPT 7．2．3 ChatDev 7．2．4 AutoGen 7．2．5 FastGPT 7．2．6 XAgent 7．2．7 GPT-Engineer 7．2．8 BabyAGI 7．2．9 SuperAGI 第8章 大模型在企业应用中落地 8．1 基于大模型的对话式推荐系统 8．1．1 基于大模型的对话式推荐系统技术架构设计 8．1．2 推荐AI Agent智能体 8．1．3 面向推荐的语言表达模型 8．1．4 知识插件 8．1．5 基于大模型的推荐解释 8．1．6 对话式推荐系统的新型评测方法 8．2 多模态搜索 8．2．1 多模态搜索技术架构设计 8．2．2 多模态搜索关键技术 8．2．3 多模态实时搜索与个性化推荐 8．3 基于自然语言交互的NL2SQL数据即席查询 8．3．1 NL2SQL数据即席查询技术原理 8．3．2 NL2SQL应用实践 8．4 基于大模型的智能客服对话机器人 8．4．1 大模型智能客服对话机器人技术原理 8．4．2 AI大模型赋能提升智能客服解决率新策略 8．4．3 基于大模型的智能客服对话机器人系统搭建 8．5 多模态数字人 8．5．1 多模态数字人技术原理 8．5．2 三维建模与三维重建 8．5．3 数字人形象设计 8．5．4 唇形同步算法 8．5．5 NeRF、ER-NeRF与RAD-NeRF模型 8．5．6 数字人项目实践 8．6 多模态具身智能 8．6．1 多模态具身智能概念及技术路线 8．6．2 多模态感知与场景理解 8．6．3 视觉导航 8．6．4 世界模型 8．6．5 具身智能模拟器 8．6．6 多模态多感官交互具身智能大模型 8．6．7 端到端强化学习人形机器人 8．6．8 多模态通才具身智能体