简介：本课程为《RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用》体验课。主要目的是让大家更好的了解课程讲师讲课风格、了解课程内容及形式以及RAG。正课链接→https://coding.imooc.com/class/920.html【添加小管家微信：xhs_imooc，可领取优惠福利！】
第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑
在学习任何新知识时，掌握正确的方法和避开常见的陷阱至关重要。本章为你精心准备了学习本课程的必备指南，帮助你快速上手，少走弯路。
第2章 掌握未来AI趋势：RAG引领大语言模型新纪元
本章带你分析大语言模型的现状和问题，引出RAG（检索增强生成）技术这一“新星”。我们会剖析RAG在企业大模型应用中的核心地位，通过对比分析，让你明白RAG的必要性。接着，详细讲解RAG的三大组件（大语言模型、知识库、检索）及其工作流程，带你领略其技术魅力。还会探讨RAG技术的发展阶段，强调技术栈的重要性，并分析企业对RAG人才的需求，以及本课程案例的需求分析、环境与技术架构。掌握这些，你就能紧跟AI的未来趋势
- 视频： 2-1 本章简介 (00:59)
- 视频： 2-2 满足企业精准需求：RAG如何填补大语言模型短板 (03:38)
- 视频： 2-3 解锁RAG三大核心 (01:32)
- 视频： 2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG (06:27)
- 视频： 2-5 RAG技术栈：从【合格】到【优秀】的跨越 (02:42)
- 视频： 2-6 本课程案例分析与说明 (02:38)
- 编程： 2-7 【文档】运行和开发环境搭建说明
- 视频： 2-8 课程环境安装过程演示 (19:30)
- 编程： 2-9 【环境搭建】python软件包管理：anaconda3/miniforg3
- 编程： 2-10 【环境搭建】python环境安装
- 编程： 2-11 【环境安装】RAGFlow
- 编程： 2-12 【环境搭建】向量数据库
- 编程： 2-13 【环境搭建】图数据库
- 编程： 2-14 【环境搭建】模型下载&GPU环境安装(可选)&ollama安装（可选）
- 编程： 2-15 【文档】课程机器配置要求说明
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
本章全面剖析大语言模型，助力学员从理论迈向实战。首先，讲解大模型的本质、技术演变及基本概念，涵盖架构和涌现能力。接着，盘点国内外主流大模型（开源与闭源），分析其技术栈，拓宽视野。针对不同设备，总结本地部署（GPU/CPU）和API调用方式及注意事项，提升应用灵活性。同时，从多维度讲解模型评价方法，指导挑选适合RAG应用的基础模型。最后，通过代码实现，演示本地调用和API调用操作，助力掌握企业级大模型开发技巧。本章为后续企业级案例开发筑牢基础，还分析了不同项目角色对AI大模型的了解差异，助力精准定位需求。
- 视频： 3-1 本章简介 (01:40)
- 视频： 3-2 大模型入门：核心要点和技术演变（token、transformer、训练） (20:57)
- 视频： 3-3 国内外大模型产品必知必会 (03:44)
- 视频： 3-4 没有GPU如何调用大模型-大模型调用的三种方式 (09:32)
- 视频： 3-5 火眼金星：如何分辨大模型的好坏 (05:58)
- 视频： 3-6 RAG应用：挑选大模型的四大步骤 (02:18)
- 视频： 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 (09:01)
- 编程： 3-8 【文档】大语言模型如何下载
- 编程： 3-9 【文档】星火大模型API使用
- 编程： 3-10 【文档】如何通过ollama部署本地大模型-deepseek-r1
- 视频： 3-11 实战：使用大语言模型（本地和API、GPU和CPU）-1 (17:39)
- 视频： 3-12 实战：使用大语言模型（本地和API、GPU和CPU）-2 (18:42)