RAG应用开发培训课程大纲（目录）

一、课程简介

二、培训目标

三、课程专题与知识点大纲

第一部分 RAG核心认知（入门必备）

（一）RAG基础认知

• RAG核心定义：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的本质的核心逻辑
• RAG的核心价值：解决大模型幻觉、知识时效性不足、专业领域知识缺失三大核心痛点
• RAG的核心组成：检索层、生成层、数据层的核心作用与关联关系
• RAG的技术演进：从基础检索到混合检索、多模态检索的迭代历程
• RAG的核心前提：为什么检索优先于生成，适用场景与不适用场景界定

（二）RAG的主流应用场景与商业价值

• 企业级核心场景：企业知识库问答、内部文档检索、员工培训助手、流程查询助手
• 行业级应用场景：金融文档解析、法律案例检索、医疗文献咨询、教育题库问答
• 消费级应用场景：智能客服、产品手册问答、个性化信息检索、内容创作辅助
• 商业价值体现：降低人力成本、提升检索与问答效率、规避大模型幻觉风险、沉淀行业知识资产
• 典型案例参考：国内外优秀RAG应用案例核心逻辑拆解（无需深入，贴合认知阶段）

（三）RAG应用开发核心逻辑与标准流程

• 核心逻辑：数据准备→检索优化→生成优化→交互反馈的闭环流程
• 标准开发流程拆解： 需求分析：明确场景、用户需求、性能指标（检索精度、响应速度）
• 数据准备：文档收集、清洗、格式标准化、结构化处理
• 检索层开发：向量数据库部署、嵌入模型选型、检索策略设计
• 生成层开发：大模型集成、Prompt设计、检索结果融合
• 调试优化：检索精度优化、生成质量优化、响应速度优化
• 测试验收：功能测试、性能测试、用户体验测试
• 部署上线：环境部署、版本管理、运维监控

（四）RAG与相关技术的区别与关联

• RAG vs 传统LLM问答：核心区别、适用场景对比、优势互补关系
• RAG vs 传统搜索引擎：检索逻辑、结果呈现、交互体验的差异
• RAG vs 智能体（Agent）：关联关系、协同应用场景、核心区别
• RAG与向量数据库、嵌入模型的依赖关系：三者协同逻辑
• RAG与Prompt工程、大模型微调的关联：各自作用与协同优化思路

第二部分 RAG开发基础技术（筑牢根基）

（一）大模型选型与适配（RAG专属场景）

• RAG场景大模型选型标准：响应速度、理解能力、生成质量、成本、隐私性
• 主流大模型分类与适配： 闭源大模型：GPT-4o、文心一言、通义千问，适配场景与调用方式
• 开源大模型：Llama 3、Qwen、Mistral，本地化部署适配与微调需求

（二）Prompt工程与检索增强Prompt设计

• RAG专属Prompt核心要求：精准融合检索结果、引导大模型理性生成、规避幻觉
• 基础Prompt设计技巧：清晰指令、角色设定、约束条件、格式规范
• 检索增强Prompt设计核心：检索结果嵌入方式、上下文关联引导、生成逻辑约束
• 常见Prompt问题与优化：检索结果利用率低、生成内容偏离主题、幻觉残留的优化方案
• 实操练习：设计不同场景的RAG Prompt，对比优化前后的生成效果

（三）向量数据库核心应用（RAG核心依赖）

• 向量数据库核心认知：与传统关系型数据库的区别、在RAG中的核心作用（知识存储、相似性检索）
• RAG场景向量数据库选型： 主流向量数据库：Milvus、Pinecone、Chroma、FAISS，各自优势与适配场景
• 选型原则：数据量、检索速度、部署成本、易用性、扩展性

（四）向量嵌入（Embedding）技术实操

• 向量嵌入核心原理：文本→向量的转换逻辑、嵌入模型的核心作用
• RAG场景嵌入模型选型： 主流嵌入模型：Sentence-BERT、m3e-base、text-embedding-ada-002，适配场景对比
• 选型原则：嵌入维度、语义相似度、速度、成本、多语言支持

（五）文档处理基础（加载、分割、清洗）

• RAG文档处理核心目标：提升检索精度、降低嵌入成本、优化生成质量
• 文档加载：主流文档格式（PDF、Word、TXT、Markdown、Excel）加载方法与工具

第三部分 RAG核心架构与模块开发（核心重点）

（一）RAG整体架构设计（检索层+生成层+数据层）

（二）核心模块开发详解（手把手实操）

（三）RAG核心能力优化（检索精度、生成质量）

第四部分 主流RAG开发框架实操（提升效率）

（一）框架选型与基础认知

（二）核心框架实操——LangChain（RAG重点）

（三）其他主流框架实操（选修）

（四）框架对比与选型技巧

第五部分 RAG应用开发实战（落地导向）

（一）基础RAG应用开发实战（文档问答）

（二）进阶RAG应用开发实战（重点）

（三）常见问题排查与解决方案

（四）实战案例复盘与经验提炼

第六部分 多行业RAG落地案例拆解（贴合实际）

（一）企业知识库RAG应用

（二）智能客服RAG应用

（三）行业文档解析RAG应用

（四）个性化问答RAG应用

第七部分 RAG部署运维与优化（上线必备）

（一）RAG应用部署技术（容器化、云部署）

（二）RAG运维核心要点

（三）RAG迭代优化策略

第八部分 RAG开发进阶与趋势（拓展提升）

（一）RAG进阶技术（混合检索、多模态RAG）

（二）RAG与智能体的融合应用

（三）RAG发展趋势与行业展望