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【2026版】这绝对是B站讲的最好的大模型RAG教程，从入门到企业级实战！深度剖析+高级应用，全程干货无废话！让你自学少走99%的弯路！！

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2026-03-06 21:33:33

RAG 从入门到企业级实战教程！涵盖基础原理，三大实战案例： 1、中医临床诊疗智能助手 2、LlamaIndex 搭建企业级知识库 3、LangChain 构建知识问答系统从 0 到 1 手把手教学，含操作步骤与避坑指南。觉得有用，记得一键三连支持！

RAG知识库搭建

rag检索增强生成

AI大模型研习社发消息

【基础篇】1、大模型应用开发的三种模式(范式)

06:49

【基础篇】2、RAG技术概述

05:56

【基础篇】3、RAG核心原理与流程

08:49

【基础篇】4、NativeRAG

02:05

【基础篇】5、LangChain快速搭建本地知识库

30:17

【基础篇】6、三大阶段有效提升 RAG 质量方法之数据准备阶段

11:21

【基础篇】7、三大阶段有效提升 RAG 质量方法之知识检索阶段

15:34

【基础篇】8、三大阶段有效提升 RAG 质量方法之答案生成阶段

18:15

【基础篇】9、RAG在不同阶段提升质量的实践

05:38

【基础篇】10、本章小结

20:03

【进阶篇】11、上章回顾总结

18:22

【进阶篇】12、RAG技术树

01:41

【进阶篇】13、RAFT方法论

09:41

【进阶篇】14、RAG高效召回方法

24:41

【进阶篇】15、Qwen-Agent构建RAG

16:47

【进阶篇】16、RAG质量评估

27:00

【进阶篇】17、商业落地实施RAG工程核心步骤

36:47

【项目一】1、中医临床诊疗智能助手项目

09:23

【项目一】2、 RAG 技术概述

26:28

【项目一】3、RAG 工程化

06:12

【项目一】4、项目环境配置

05:09

【项目一】5、模型下载

14:07

【项目一】6、构建中医临床诊疗术语证候问答

08:00

【项目一】7、使用LlamaIndex存储和读取embedding向量

16:55

【项目一】8、追踪哪些文档片段被检索

00:56

【项目一】9、RAG 检索底层实现细节

03:51

【项目一】10、程序员拥抱AI大模型最佳学习路径

51:45

【项目二】1、RAG Workflow工作流详解

08:23

【项目二】2、RAG VS Fine-Tuning模型微调

08:25

【项目二】3、大模型企业级业务场景落地方案实践

08:24

【项目二】4、使用conda配置知识库项目Python环境

08:24

【项目二】5、Sentence Transformer大模型详解

08:25

【项目二】6、Embedding文本向量化处理实战

08:26

【项目二】7、InternLM2 1.8B Qwen2.5 0.5B模型实战

08:25

【项目二】8、知识库模型问答测试与实际效果评估

08:26

【项目二】9、使用 Llamalndex 创建知识库实战

08:25

【项目二】10、使用 Streamlit 创建 Web 应用实战

08:25

【项目二】11、程序员大模型学习最佳实践

08:38

【项目二】12、目前招聘岗位情况

14:57

【项目二】13、需要掌握的技术栈

14:59

【项目二】14、应用开发篇

14:58

【项目二】15、模型训练与微调篇

14:58

【项目二】16、模型部署篇

14:57

【项目二】17、简历优化篇

15:08

【项目三】1、AI大模型发展趋势

14:05

【项目三】2、大模型介绍

13:54

【项目三】3、Indexing 离线处理

16:00

【项目三】4、检索和大模型生成

25:18

【项目三】5、项目开发准备

10:20

【项目三】6、RAG系统优化策略

08:48

【项目三】7、大模型学习介绍

20:51

【项目三】8、RAG原理

12:40

【项目三】9、检索架构设计

17:00

【项目三】10、检索逻辑

15:27

【项目三】11、检索后程序排序

10:45

【项目三】12、大模型岗位能力分析

10:37

【项目三】13、年薪50W+大模型学习路线

17:18

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