2024年,大模型发展的脚步持续加快,相信你一定对 RAG(检索增强生成)有所耳闻,随着大模型的快速发展,RAG 作为一种新兴的开发范式,能有效解决大模型的幻觉和知识停滞的问题,并已成为企业构建智能问答应用的最佳实践。
RAG 技术易于入门,但效果难以提升。如何借助 RAG,最大限度发挥大模型的潜力?怎样轻松搭建你的专属 RAG 知识库与智能问答机器人?RAG 又如何能够在企业级场景中高质量落地?腾讯云开发者社区携手腾讯云向量数据库团队与腾讯云安灯团队,联合重磅推出了《RAG 七天入门训练营》课程,将从基础理论到实际应用,由鹅厂大牛带你快速学习 RAG,在 AGI 时代助你轻松上手,玩转高质量 RAG 应用!
下方扫码马上参营学习,结营皆有鹅厂证书,前50名完成学习更可得 QQ 公仔哦~加入专属学习交流群,免费领取全套 PPT 资料包,更有讲师一对一答疑
训练营亮点
- 掌握 RAG 各环节中的技术细节和优化方案
- 提供腾讯云向量数据库免费测试版实例,快速上手开发
- 借助腾讯云向量数据库 AI 套件功能,轻松搭建高质量 RAG 知识库
- 课程学习配专属社群,讲师一对一答疑
- 学习有奖:结营皆有鹅厂证书,前50名完成学习更可得 QQ 公仔
面向人群
对 RAG 应用感兴趣或希望熟练应用的个人、企业开发者
期望利用 RAG 提升产品和服务质量的产品经理或项目管理人员
学习目录
第一节:“消灭”LLM 幻觉的利器 - RAG 介绍
第二节:数据处理的难点 - 解析和拆分
第三节:相似性检索的关键 - Embedding
第四节:RAG 的核心 - 结果召回和重排序
第五节:让 LLM 理解知识 - Prompt
第六节:腾讯云安灯 Copilot 及向量数据库 AI 套件介绍
第七节:RAG 最佳实践上手
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。