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动手做一个 RAG 知识库问答 · 潜空间
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AI 编程与自动化
动手做一个 RAG 知识库问答
AI 编程与自动化
高级
动手做一个 RAG 知识库问答
从文档切分、向量化到检索与生成，亲手搭建一个能给出引用来源的知识库问答。
4 节课
约 1 小时 4 分钟
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更新于 2026年10月8日
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学习目标
学完这门课，你将能够：
01
讲清检索增强生成（RAG）的整体架构和适用场景
02
为自己的文档选择切分策略，并完成向量化入库
03
用 pgvector 检索相关段落，生成带引用来源的回答
04
分别评估「找得准」和「答得对」，并有针对性地优化
课程大纲
4 节 · 约 1 小时 4 分钟
01
RAG 是什么，为什么需要它
让模型基于你的资料回答：检索增强生成的整体架构。
12 分钟
12 分钟
02
文档切分与向量化
切分策略决定检索质量：按段落切分、重叠窗口与元数据。
20 分钟
20 分钟
03
检索与生成：拼出带引用的回答
用 pgvector 做相似度检索，再让模型只依据检索结果作答。
20 分钟
20 分钟
04
评估与优化
分别评估「找得准」和「答得对」，再针对性地优化。
12 分钟
12 分钟