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mksz920-RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用【VIP】

体系课
课程简介

对于想落地企业级AI应用的开发者,纯靠提示词和通用大模型API已无法满足需求。这门课不讲虚的理论,只教你如何把企业私有知识喂给大模型并实现精准问答,以及如何把问答结果变成可用产品。值不值得学,在于它能直接解决你工作中“知识分散、回答不精准、AI只能聊天不能干活”的痛点。 这门课解决什么问题 本课聚焦企业级应用落地,解决三个真实场景:一是如何让大模型基于私有…

已有 0 人浏览 发布 2026-09-25 更新 2026-10-21
对于想落地企业级AI应用的开发者,纯靠提示词和通用大模型API已无法满足需求。这门课不讲虚的理论,只教你如何把企业私有知识喂给大模型并实现精准问答,以及如何把问答结果变成可用产品。值不值得学,在于它能直接解决你工作中“知识分散、回答不精准、AI只能聊天不能干活”的痛点。

这门课解决什么问题

本课聚焦企业级应用落地,解决三个真实场景:一是如何让大模型基于私有文档精准回答,而非胡编乱造;二是当企业信息源众多时,如何让系统自动路由到最合适的文档片段;三是如何让AI应用拥有可视化的交互界面,而非只能输出冷冰冰的文本。

适合什么基础

适合有一定编程基础、对大模型有初步认知,且希望学真技术而非停留在聊天窗口的转行者。如果你只想调API发指令,这门课不适合;如果你想做能跑在企业知识库上的应用,这是你的菜。

建议先看哪几块

不需要从头到尾按顺序学。建议优先看“基于知识图谱”与“接口和界面开发”这两块。前者解决精准度问题,后者解决产品化问题,跳过基础理论直接看实战更高效。

学完能独立做什么

学完你可以独立构建基于金融智库的知识图谱问答系统,实现多文档RAG Router自动切换信息源,并利用Gradio快速搭建出员工助手的可视化前端界面,把后端能力直接转化为可用的产品。

资料怎么配合练习

资料包里的数据是实战的关键。学完基础概念后,不要只看演示,而是结合资料包里的三元组与知识图谱数据动手跑代码,跟着视频步骤完成构建,遇到报错再回看,才是避坑和真正掌握的有效路径。

课程目录

00.资料.zip 122.89M
第10章 基于知识图谱【金融智库】:从RAG到Graph RAG,让企业知识图谱更智能
10-1 本章介绍_ev.mp4 4.17M
10-2 认识金融智库知识图谱数据:特别的知识三元组_ev.mp4 24.00M
10-3 如何存储和操作知识图谱:neo4j和nebulagraph_ev.mp4 29.23M
10-4 实战:动手构建金融智库知识图谱-1_ev.mp4 38.12M
10-5 实战:动手构建金融智库知识图谱-2_ev.mp4 45.11M
10-6 RAG和Graph RAG有什么区别:如何构建Graph RAG_ev.mp4 29.71M
10-7 实战:利用Graph RAG构建金融智库知识库应用_ev.mp4 64.07M
10-8 总结和展望:如何自我学习,跟进前沿技术_ev.mp4 15.19M
第11章 基于知识图谱【金融智库】:从RAG到agenticRAG,实现自动切换不同信息源
11-1 本章介绍_ev.mp4 1.99M
11-2 大模型的手脚:AI智能体Agent_ev.mp4 22.88M
11-3 推理和行动并行:ReAct框架_ev.mp4 8.67M
11-4 基于Agent的多文档RAG Router_ev.mp4 4.10M
11-5 实战:利用ReAc Agent实现 RAG Router_ev.mp4 37.76M
11-6 本章总结_ev.mp4 2.11M
第12章 【RAG扩展】企业员工助手-接口和界面开发
12-1 本章介绍_ev.mp4 1.84M
12-2 演示界面神器:gradio介绍_ev.mp4 18.45M
12-3 实战:gradio整合两大RAG项目(1)_ev.mp4 31.49M
12-4 实战:gradio整合两大RAG项目(2)_ev.mp4 46.01M
第13章 【RAG进阶】企业员工助手-项目进阶:RAG微调
13-1 本章介绍_ev.mp4 2.31M
第14章 企业员工助手-总结和展望
14-1 -1 项目总结和展望:课程回顾与总结_ev.mp4 20.59M
14-2 -2 项目总结和展望:课程总结与AI岗位面试技巧_ev.mp4 21.58M
第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑
1-1 全面了解课程,让你少走弯路,必看!!!_ev.mp4 26.88M
第2章 掌握未来AI趋势:RAG引领大语言模型新纪元
2-2 满足企业精准需求:RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4 5.16M
2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4 2.39M
2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4 10.51M
2-5 RAG技术栈:从【合格】到【优秀】的跨越_ev.mp4 4.55M
2-6 本课程案例分析与说明_ev.mp4 3.85M
2-7运行和开发环境搭建.pdf 2.13M
2-8课程机器配置要求说明.pdf 77.38kb
第3章 【企业级专业选型】RAG核心一:挑选符合企业的【优秀】大语言基石模型
3-10 【文档】如何通过ollama部署本地大模型-deepseek-r1.pdf 1.23M
3-11 实战:使用大语言模型(本地和API、GPU和CPU)-1_ev.mp4 37.03M
3-12 实战:使用大语言模型(本地和API、GPU和CPU)-2_ev.mp4 38.42M
3-2 大模型入门:核心要点和技术演变(token、transformer、训练)_ev.mp4 33.47M
3-3 国内外大模型产品必知必会_ev.mp4 6.50M
3-4 没有GPU如何调用大模型-大模型调用的三种方式_ev.mp4 15.08M
3-5 火眼金星:如何分辨大模型的好坏_ev.mp4 10.36M
3-6 RAG应用:挑选大模型的四大步骤_ev.mp4 4.11M
3-7 总结和展望:不同项目角色需要对AI大模型了解程度的差异性分析_ev.mp4 17.12M
3-8 【文档】大语言模型如何下载.pdf 1.24M
3-9 【文档】星火大模型API使用.pdf 716.92kb
第4章 【企业级专业选型】RAG核心二:挑选合适RAG的向量Embedding模型
4-2 embedding模型的重要性_ev.mp4 5.44M
4-3 embedding是怎么炼成的?_ev.mp4 8.66M
4-4 主流中文embedding模型_ev.mp4 14.40M
4-5 embedding模型排行榜靠谱不靠谱,如何选择_ev.mp4 6.88M
4-6 【文档】embedding模型下载.pdf 118.72kb
4-7 实战:embedding模型加载和使用对比_ev.mp4 44.48M
第5章 【企业级专业选型】RAG核心三:企业级的向量数据库选型和高效使用
5-2 全方位对比:主流向量数据库_ev.mp4 21.00M
5-3 企业级向量数据库的要求_ev.mp4 2.92M
5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4 4.06M
5-5 性能为王:探索向量数据索引优化技术_ev.mp4 29.41M
5-6 实战:部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-1_ev.mp4 32.28M
5-7 实战:部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-2_ev.mp4 29.99M
5-8 总结和展望:企业级应用的高可用性_ev.mp4 3.77M
第6章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】高效处理企业复杂业务数据
6-2 复杂:企业数据复杂多样_ev.mp4 7.15M
6-3 原则:垃圾进垃圾出,注重文档质量_ev.mp4 6.51M
6-4 挑战:RAG如何读取多样性文档(文本、表格和布局分析)_ev.mp4 15.29M
6-5 文档分块:递归文本分块和语义智能分块_ev.mp4 21.75M
6-6 实战:实现制度问答模块数据读取和切割_ev.mp4 100.41M
第7章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】搭建制度问答baseline RAG
7-2 【企业员工制度问答助手】需求分析_ev.mp4 4.86M
7-3 项目技术选型_ev.mp4 2.20M
7-4 项目架构设计_ev.mp4 3.90M
7-5 实战:实现制度问答模块RAG baseline_ev.mp4 55.87M
7-6 总结和展望:转变思想,AI应用开发和传统软件开发的区别_ev.mp4 6.90M
第8章 【企业员工智能问答助手-评估V1.0版】有效评估RAG是提升的关键
8-2 RAG迭代的关键:评估_ev.mp4 6.53M
8-3 RAG评估的三大步骤_ev.mp4 1.48M
8-4 RAG评价神器:Ragas框架_ev.mp4 36.16M
8-5 实战:用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4 14.18M
第9章 【企业员工智能问答助手-实现V2.0版】提升RAG的【14种】检索增强技能
9-10 总结和展望:关于企业里需要良好的代码规范和代码管理_ev.mp4 34.88M
9-11 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-1_ev.mp4 43.41M
9-12 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-2_ev.mp4 73.72M
9-13 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-多索引增强_ev.mp4 53.58M
9-14 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-融合检索_ev.mp4 17.33M
9-15 【文档】重排rerank模型如何下载.pdf 42.79kb
9-16 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-rerank重排_ev.mp4 22.49M
9-17 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-迭代检索增强生成_ev.mp4 18.39M
9-18 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-1_ev.mp4 38.98M
9-19 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-2_ev.mp4 48.83M
9-2 一图剖析RAG进化之路:探索优化点_ev.mp4 5.02M
9-3 检索的两大形态:稀疏 vs 稠密_ev.mp4 15.28M
9-4 查询增强:增加相关内容-Query2doc+ HyDE+子问题查询+问题改写+Task Step Back_ev.mp4 36.68M
9-5 多索引增强:从不同维度构建索引,强化相关内容_ev.mp4 15.67M
9-6 检索后增强:融合检索,三个臭皮匠顶一个诸葛亮_ev.mp4 13.13M
9-7 检索后增强:重排序技术(Re-rank)_ev.mp4 8.69M
9-8 系统性增强:迭代检索增强生成,从上一迭代收获信息_ev.mp4 13.56M
9-9 RAG新范式:自我评估增强Self-RAG_ev.mp4 17.30M
注意:资料密码未知RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用/
第10章 基于知识图谱【金融智库】
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