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大语言模型核心技术揭秘：RAG检索增强生成技术详解
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：
你是否曾好奇，Chat GPT是如何“懂得一切”？你是否在构建 LLM 应用时遇到上下文不够、知识更新慢的问题？本次讲座将为你全面拆解当前最热门的大语言模型增强技术之一 —— RAG（Retrieval-Augmented Generation）
本讲座将深入探讨：
什么是 RAG（检索增强生成）？为何它是解决 LLM 知识缺失的关键？
RAG 系统的三大核心组件：向量化、检索系统与生成模型
多种向量数据库（FAISS, Pinecone, Weaviate）的对比与实战选择
RAG 优化策略：chunk overlap、query expansion、context filtering 等
进阶话题：Self-Reflective RAG、RAG-Fusion、多轮RAG智能问答系统
实战案例：如何在自己的项目中快速构建一个高性能 RAG 系统
适合人群：
大语言模型开发者 / 应用架构师
AI 创业者 / 产品经理
对生成式 AI 技术感兴趣的研究者与技术爱好者
无论你是想掌握前沿技术，还是希望将 LLM 能力注入你的产品，这场讲座都将带给你实用的知识与落地方案！
立即报名，与我们一同探索大语言模型的增强未来！
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