RAG前沿入门课--极客时间课程推荐/优惠

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课程详情

你将获得：

搭建 1 份全面的 RAG 知识网络；
掌握 RAG 优化策略与实现思路；
梳理 7 个 KG-RAG 前沿项目；
深入分析 GraphRAG 代表方案。

课程介绍

RAG技术在自然语言处理领域有着极高的应用价值，它结合了检索和生成，为AI提供了更丰富的上下文信息和更准确的输出结果。不仅能够提升问答系统的准确度，还能够增强聊天机器人的交互体验，提高文本摘要的质量。但RAG是一个很精细的系统，系统的每个组件都存在着许多优化的策略，如问题改写、索引优化等，都需要我们深入学习。

传统的RAG是非结构化的，将文档切分成若干个文本块，从而缺失了文本内部的细粒度信息（如实体、实体关系信息）、文本块之间的语义关联（如相似关系、父子关系等）。因此，后续趋势会考虑将这种关联性的知识图谱融入到RAG，进一步演进为KG-RAG（或者叫做GraphRAG），这不仅极大地扩展了模型的知识来源，还提高了对复杂查询的处理能力。

可以说，熟悉基本的RAG流程、优化策略，以及当前KG-RAG的具体实现思路，是很有必要以及有意义的事情。

为了帮助对于初学者快速入门并掌握这项技术，我们邀请到了老刘，为RAG初学者提供一个全面的技术学习路径。