多模态Agentic-RAG 技术详解与实践应用

多模态Agentic-RAG 技术详解与实践应用
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  • 课程先导

    • 课程介绍
  • 基础与实践

    • RAG原理解读:让检索增强生成不再是黑盒
    • 10分钟上手一个最小可用RAG系统
    • 大模型怎么玩?用LazyLLM带你理解调用逻辑与Prompt魔法
    • RAG项目工程化入门:从脚本走向模块化与可维护性
  • 进阶与实践——效果提升

    • 打造专属Reader组件:轻松解析HTML、PDF等复杂文档格式
    • 检索更准:RAG召回效果优化的底层逻辑与技巧
    • 检索升级实践:亲手打造“更聪明”的文档理解系统!
    • 不止是cosine!匹配策略决定你召回的质量
    • 微调实践:让大模型和向量模型更懂你的领域
    • 探索DeepSeek:打造思维能力更强的RAG系统
  • 进阶与实践——速度提升

    • 性能优化指南:从冷启动到响应加速你的RAG
    • 实践:用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG
  • 进阶与实践——功能扩展

    • RAG+多模态:图片、表格通吃的问答系统
    • 实践:构建一个支持复杂学术论文问答的RAG系统
    • 大视角问答:RAG如何支持跨文档、跨维度总结
    • 实践:打造具备宏观问答与图表生成功能的论文问答的RAG系统
  • 企业级RAG

    • 企业级RAG:权限、标签、拒答机制与内容安全的全链路方案
  • 高阶RAG与实践

    • RAG × Agent:构建可调用工具、可自我反思的智能助手
    • RAG × 知识图谱:从关系结构中召回更准确的内容

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    课时介绍

    跨文档 and 跨维度 如何用RAG实现大视角问答?

    课程介绍

    自 2023 年起,以大模型为核心的生成式对话技术席卷全球,人工智能领域迎来重大变革。各行各业积极借助大模型,推动传统生产流程的产业升级,相关从业者也在努力探寻如何在这一浪潮中收获 “第一桶金”。

    RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术依托 “实时检索 + 可控生成” 双引擎,有效解决了大模型在行业应用中面临的知识滞后、幻觉频发、垂直领域适配难等问题,已成为教育、金融、医疗、法律等高知识密度行业实现突破的关键。目前,RAG技术是大模型落地应用最重要的技术之一。

    但在实际工程落地中,RAG 开发面临诸多挑战:知识检索效果差、多模态支持缺乏、知识检索效率低、生成内容缺乏针对性。针对上述痛点,商汤科技大装置事业群研发总监王志宏及其团队,联合深蓝学院精心打造了《RAG 技术详解与实践应用》课程。在 RAG 基础概念的基础上,系统讲解如何通过优化检索策略来逐步提升知识库召回的准确性,如何运用向量数据库来加速工程的冷启动和召回效率,如何将多模态、知识图谱和Agent融入到RAG中,帮助学员突破 “只能开发玩具级 RAG” 的瓶颈,掌握工业级交付能力。课程不仅涵盖丰富的理论知识,还配备大量实践案例,助力学员在产业智能化浪潮中抢占先机。

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