这门课解决什么问题

这门课针对的是企业在落地大模型时，RAG往往沦为临时补丁，难以支撑复杂业务的真实痛点。从数据清洗的混乱，到向量库选型的迷茫，再到复杂问答答不上来，企业数智化转型中RAG的真实瓶颈，都被拆解清楚了。学完这门课，你不再只是知道RAG是什么，而是能真正把RAG放进企业架构里跑通。

适合什么基础，建议先看哪几块

适合有一定大模型基础，或者在实际业务中尝试接入RAG却踩坑的自学者。建议按顺序先看"数智化场景下RAG的定位"，理解它为什么是终局架构，而不是临时的数据补充；接着看"数据清洗与解析"和"向量数据库选型"，这是落地最痛也最关键的环节；最后看"复杂问答"和"企业级Agent集群架构"，把问答升级为能执行行动的智能体。至于"多模态RAG"和"未来发展趋势"，属于前瞻视野，如果时间碎可以先跳过，等核心架构跑通了再回头看，不必强求面面俱到。

学完能独立做什么，资料怎么配合练习

学完这门课，你能独立完成企业级RAG的架构设计，解决数据清洗、高命中率问题，并构建能处理复杂业务问答的Agent集群。资料包里的视频不仅仅是看，建议配合动手练习：看完数据清洗和向量库选型后，试着用开源工具搭一个本地检索demo，把选型思路验证一下；看完架构设计后，梳理一下你所在业务场景的数据流转路径，把视频里的问题变成你的业务问题。学习节奏慢一点没关系，先把能跑通的逻辑理顺，再慢慢打磨细节，不要追求一步到位。

课程目录

01｜从基础设施看数智化系统架构的演变趋势.mp4 50.26M
01｜从基础设施看数智化系统架构的演变趋势_ev.mp4 30.55M
02｜从数智化场景看RAG：是临时方案，还是终局架构？.mp4 44.58M
02｜从数智化场景看RAG：是临时方案，还是终局架构？_ev.mp4 26.21M
03｜国内和海外企业对于GenAI的需求的共识和差异.mp4 45.56M
03｜国内和海外企业对于GenAI的需求的共识和差异_ev.mp4 27.23M
04｜数据清洗和解析对RAG的影响和解决方案.mp4 52.13M
04｜数据清洗和解析对RAG的影响和解决方案_ev.mp4 30.56M
05｜如何保证高命中率，如何选型向量数据库？.mp4 101.00M
05｜如何保证高命中率，如何选型向量数据库？_ev.mp4 60.14M
06｜如何解决复杂问答？.mp4 46.01M
06｜如何解决复杂问答？_ev.mp4 27.48M
07｜如何构建企业级Agent？.mp4 27.38M
07｜如何构建企业级Agent？_ev.mp4 16.65M
08｜如何构建企业级的RAG和Agent集群架构？.mp4 30.90M
08｜如何构建企业级的RAG和Agent集群架构？_ev.mp4 18.55M
09｜多模态RAG的技术进展和发展路线.mp4 11.90M
09｜多模态RAG的技术进展和发展路线_ev.mp4 6.89M
10｜未来的RAG和Agent如何发展？.mp4 38.23M
10｜未来的RAG和Agent如何发展？_ev.mp4 22.38M
RAG在企业数智化场景下的设计与改进/
01｜从基础设施看数智化系统架构的演变趋势_ev.mp4 30