面向大模型知识库的向量库构建、检索调优与工程实践培训课程-中科信软培训中心

面向大模型知识库的向量库构建、检索调优与工程实践培

面向大模型知识库的向量库构建、检索调优与工程实践培训课程

培训对象：大模型应用工程师、RAG系统开发者、AI产品经理。

培训目标：掌握面向大模型知识库应用的向量库构建全流程；具备检索效果评估与调优能力；理解RAG系统的工程落地要点与常见陷阱。

培训内容：

1.RAG技术演进与工程架构：Naive RAG → Advanced RAG → Modular RAG
2.知识库构建流程：数据源接入（PDF/Word/DB）、文档解析与清洗
3.分块策略深度探索：按语义/按段落/递归分块的效果对比实验
4.Embedding模型评测与选型：MTEB榜单解读与本地部署方案
5.混合检索策略：向量检索+关键词检索（BM25）的融合与重排序（Rerank）
6.向量索引参数调优：nlist/nprobe/efConstruction对查询性能的影响
7.多路召回与查询改写：HyDE、Multi-Query技术提升检索覆盖率
8.RAG评估体系：准确率、召回率、MRR、Faithfulness指标定义与评测工具
9.检索效果优化：元数据过滤、父文档检索、上下文压缩策略
10.RAG系统性能优化：缓存策略、检索并发控制与响应延迟优化
11.生产环境注意事项：向量库版本管理、高可用部署与监控
12.工程实践：一个生产级RAG知识库系统的端到端搭建与调优

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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
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