RAG前沿入门课- 极客时间课程推荐/优惠

RAG前沿入门课--极客时间课程推荐/优惠

一场从RAG到KG/Graph-RAG的探索之旅
老刘老刘说NLP技术公众号/社区作者
视频课 | 12讲 | 1220人已学习
优惠价¥29原价:39
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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。

课程设计

第一章:从LangChain框架的介绍开始,深入探讨RAG技术的基础和优化策略。

第二章:你将了解为什么我们需要将知识图谱(KG)与RAG技术结合,并掌握常见的实现思路。

第三章:深入分析GraphRAG的代表方案,包括微软的GraphRAG方案,以及其他创新的KG-RAG实现,如HiQA、Linkedin KG-RAG、UniQA-Text2cypher、HippoRAG和GRAG。你将看到KG-RAG的强大潜力,以及丰富的实战案例。

通过本课程的学习,你不仅能够理解RAG技术的原理,还能够掌握将这一技术应用到实际项目中的思路,开启你的知识驱动AI之旅。

课程目录

课程介绍

  • 课程介绍

第一章 RAG入门

  • 01|从LangChain了解RAG
  • 02|LangChain中,RAG有哪些优化策略?

第二章 KG增强RAG的几个基本问题

  • 03|为什么我们需要KG- RAG?
  • 04|KG-RAG有哪些常见的实现思路?
  • 05|快速了解7个KG- RAG的简单项目

第三章 GraphRAG的代表方案

  • 06|什么是KG-enhanced prompt?
  • 07|拆解HiQA和Linkedin kG-RAG:实现文档层级结构细分召回和双层嵌入索引
  • 08|UniQA-Text2cypher的KG-RAG是什么?
  • 09|考虑实体特异性的HippoRAG与考虑拓扑的结构GRAG
  • 10|微软的GraphRAG方案是什么样的?

结束语

  • 结束语|我怎么看KG-RAG的现在和未来?

作者介绍

主要研究方向为大模型训练及落地应用、知识图谱构建与 RAG 增强问答、多模态文档理解,目前申请发明专利十余项、论文数篇,近年来在 0GB-Wikikg2、CCKS 多模态实体对齐、ICPR 等国内外评测中获得多项冠亚军。开源项目 70 余项,具有广泛影响力。

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