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揭开大语言模型RAG的神秘面纱：原理解析与应用实战
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
主题介绍：
在大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Gemini迅速普及的今天，越来越多企业和开发者开始探索如何将这些强大的模型应用于真实业务场景。Retrieval-Augmented Generation（RAG）检索增强生成，作为连接知识库与大语言模型的关键桥梁，正在成为构建智能问答、企业知识助手、搜索引擎升级等系统的核心技术。
那么，什么是RAG？它与传统大模型问答有何区别？RAG如何高效地引入外部知识，提高回答的准确性与时效性？又有哪些行业已经率先应用RAG，取得了哪些成果？这场讲座将为你一一揭晓！
讲座亮点
1️ RAG架构原理全解析
2️ 应用案例深度剖析
3️ 实战部署技巧与常见挑战
谁该参加？
- 希望将ChatGPT等模型用于企业内部的产品或服务系统的工程师和架构师
- 关注AI行业应用，正在思考如何落地大语言模型的产品经理和创新者
- 想了解开源生态（如LangChain、LlamaIndex）背后机制的技术研究者
- 对大语言模型前沿技术感兴趣，计划从事AI相关职业发展的同学们
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