RAG技术全解析：检索增强生成方法与优化，程序员必学技能，建议收藏！

Python_金钱豹 Python_金钱豹 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 800+累计阅读 865平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄5年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-05-31 16:13:41 发布 865 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
SQLBot（ChatBI）：基于大语言模型和RAG的智能数据分析工具-全流程操作指南 SQLBot 是一款基于大语言模型（Large Language Model，LLM）和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的智能问数系统。借助 SQLBot，用户可以实现数据的即问即答，快速提炼获取所需的数据信息及可视化图表，并且支持进一步开展智能分析。【数据源】用来管理各类数据连接信息，是后续的智能问数和数据分析中数据的来源。新建/填加数据源：点击右上角绿色按钮可新建数据源，支持多种类型；数据源搜索：顶部搜索框支持按名称关键字快速查找数据源； 阅读详情

一：RAG基本流程

知识的收集

检索：

生成阶段：

二：RAG的优化技巧

三：如何评估RAG

RAG和微调 – 目的 ：回答大模型无法解决私域的问题

RAG：根据知识库检索生成回答

微调：根据知识库微调原有模型参数（巡练新模型，可能导致原有的能力消失，难度更高） – 效率更高

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

在这里插入图片描述

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

在这里插入图片描述

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
在这里插入图片描述

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

在这里插入图片描述

适合人群

  • 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
  • IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
  • IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
  • 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
    在这里插入图片描述

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

在这里插入图片描述
RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。 在这里插入图片描述

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

在这里插入图片描述

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。 在这里插入图片描述

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路
在这里插入图片描述

一对一学习规划，职业生涯指导

  • 真实商业项目实训
  • 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训
以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调 在这里插入图片描述
大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

在这里插入图片描述

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

标签
#人工智能 #大数据 #数据库 #机器学习 #人机交互
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
使用SQLBot实现Text-2-SQL本地部署教程 SQLBot是一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统。开箱即用: 只需配置大模型和数据源即可开启问数之旅，通过大模型和 RAG 的结合来实现高质量的 text2sql；易于集成: 支持快速嵌入到第三方业务系统，也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台集成调用，让各类应用快速拥有智能问数能力；安全可控: 提供基于工作空间的资源隔离机制，能够实现细粒度的数据权限控制。 阅读详情

相关推荐

微调神器LLaMA-Factory官方保姆级教程来了，从环境搭建到模型训练评估全覆盖

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alpaca为例，整个数据集是一个json对象的list，具体数据格式为。

lqfarmer的博客 6765

从“被优化”到“AI训练师”：35岁转行实操手册，把经验变成喂给AI的“黄金饲料”

2025年的职场，“35岁+”仿佛一道无形的分水岭。

m0_59163425的博客 4513

【LLM】解析 RAG 增强检索技术：原理、实现与应用

知识更新延迟：传统LLM的参数固化导致无法获取最新信息领域知识缺乏：垂直领域的专业知识难以全面覆盖事实性错误：生成内容可能包含看似合理实则错误的"幻觉"答案生成 = 检索相关文档 + 生成精炼答案这种架构让系统既具备专业数据库的准确性，又保留了LLM的自然语言理解能力。

qq_40205510的博客 1676

SQLBot:基于大模型与 RAG 的智能问数系统架构

随着企业数据量的爆发式增长，业务人员对数据查询的即时性、准确性需求日益迫切。传统 SQL 查询方式存在技术门槛高、响应速度慢等问题，制约了数据价值的高效释放。SQLBot 作为一款基于大模型和 RAG（检索增强生成）技术的智能问数系统，通过自然语言到 SQL 的自动转换，实现了数据查询的 “零代码” 化。本文采用深度模块化剖析方法，从系统架构、核心模块、技术难点及解决方案等维度，全面解析 SQLBot 的实现机制，为同类智能数据查询系统的设计与开发提供参考。

猫敷雪 2688

RAG系统（检索增强生成）的优化策略

RAG系统的优化是一个复杂的系统工程，涉及数据、查询、检索、生成等多个环节。通过混合检索、微调嵌入模型、Self-RAG技术和提示工程等方法，我们可以大幅提升系统的效果。同时，模块化框架（如UltraRAG）和自动化评估工具能够大大提高开发效率。如果你对具体技术细节感兴趣，可以参考相关论文或开源项目（如UltraRAG的GitHub仓库）。

土豆的博客 1442

Proteus课设原理图及报告

1. I/O 口:32 个可编程 I/O 引脚，分成 4 个并行 I/O 端口 (P0, P1, P2, P3)，P0 功能段选 a、b、c、d、e、f、g、dp 使其中部分点亮，P2 功能为位选 1、2、4.按键操作分析：P3.0-设置时钟的时间，P3.1-确定更改的时钟时间，P3.2-对。时钟设置标志 0 不设置，1 设置时，2 设置分，3 设置秒。P3.0 按下的次数对应 不设置，设置时，设置分，

2303_76688805的博客 1177

【RAG检索增强生成】深入探索检索增强生成（RAG）技术

在人工智能的不断演进中，大语言模型（LLMs）已成为解决复杂问题的关键工具。但它们在处理需要最新信息或专业知识的任务时，受限于静态知识库，影响了内容的准确性和时效性。为了克服这一局限，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过整合实时数据和外部知识库，显著提高了AI响应的质量和信息的更新速度。

寻道AI，探索AI无限可能！ 3303

新手避坑指南：HT7036计量芯片SPI读取电压的完整流程（从复位到校准）

本文详细介绍了HT7036计量芯片的SPI读取电压完整流程，从硬件准备到校准设置，重点解析了复位引脚处理、SPI通信配置、芯片初始化及数据处理等关键步骤。针对常见问题如晶振焊接、SPI时序错误等提供实用解决方案，帮助开发者高效完成电压测量与校准。

weixin_30070339的博客 326

从入门到精通：RAG检索增强生成技术全解析（程序员必学，建议收藏）

从入门到精通：RAG检索增强生成技术全解析（程序员必学，建议收藏）

m0_48891301的博客 1625

Python实战：用MNE-Python从脑电数据中提取P300成分（附完整代码）

本文提供了一份使用MNE-Python从脑电数据中提取P300成分的完整实战指南。通过详细的代码示例，系统讲解了从环境搭建、数据加载、预处理（滤波、分段、伪迹剔除）到P300波形提取、可视化与参数量化的全流程。重点介绍了如何利用零相位滤波和叠加平均技术，从EEG信号中精准分离出反映认知加工的P300事件相关电位，适用于脑机接口与认知神经科学研究。

weixin_29240343的博客 338

记一次wireshark抓取QQ好友IP和火绒抓取微信IP

事情是这样的，，上个周，手机离奇的被盗，但没有关机，为了找回手机，粗学了一手QQ抓ip的手段。 这里我就直接做个演示，解析关键的点。 三种思路i. wireshark 抓取手机在线IPii 火绒抓取 微信在线接听IPiii 火绒抓取 微信在线不接听IP i. wireshark 抓取手机在线IP wireshark抓好友QQ的ip要求和对方打语音的时候要手机在线。 这里说一下，打语音和视频是直接能和对方建立连接，如果发文件，是直接发给腾讯的，抓不到包。 1.打开wireshark，通过电脑Tim给对方打语音

qq_29437513的博客 1万+

【必学收藏】大模型检索增强生成(RAG)全解析：从入门到精通

RAG技术通过连接LLM内部参数化知识与外部非参数化知识库，解决了大模型可能产生不准确信息、无法利用最新知识及专业领域知识缺失等问题。文章系统介绍了RAG的三大支柱（检索、生成、增强）、三大发展范式（Naive、Advanced、Modular RAG），以及预训练、微调和推理阶段的优化方法，并探讨了RAG评估框架和未来挑战，为研究者和工程师提供了全面的技术全景图和路线指南。近年来，大语言模型 (LLM) 凭借其强大的通用能力引发了广泛关注。尽管大语言模型在NLP领域表现出色，但是在许多方面仍然存在不足。

m0_48891301的博客 1214

华为P812E光猫补全shell配置PON口模式

终于看到华为企业级的带2.5电口P812E横空出世了，相信很多发烧友也已经将此收入昂中。相信体验的同时，遇到的第一件事情就是配置PON口模式的问题，本文将带发烧基友解锁模式。

GUAIYU的博客 5730

RAG检索增强生成技术知识梳理

RAG检索增强生成技术知识梳理。

持续分享有趣的技术干货 2495

嵌入式Linux Qt应用程序卡死问题分析记录

根据应用和系统层面的分析，软件功能异常和卡死现象的原因是系统控制台/dev/console阻塞导致依赖其的相关应用和命令异常。系统控制台/dev/console阻塞的原因还未确定，最近的软件版本和其他测试同事未出现该问题，所以很大可能是串口线的问题，待后续有进展了继续更新。

V10_x的博客 1645

Windows 10 下 Nacos 3.0.2 单机版保姆级安装教程（含JDK 17配置与MySQL 8.0连接避坑）

本文提供Windows 10下Nacos 3.0.2单机版的详细安装教程，涵盖JDK 17配置、MySQL 8.0连接优化及生产级安全设置。通过步骤详解和常见问题解决方案，帮助开发者快速完成Nacos的安装与配置，确保服务发现与配置管理的高效运行。

weixin_29237635的博客 320

一文读懂RAG：检索增强生成技术全解析

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是解决大模型知识幻觉和知识滞后问题的革命性技术。它通过将检索系统与大语言模型（LLM）结合，使模型能动态调用外部知识库生成更准确的回答，成为企业构建智能问答、知识管理系统的核心方案。

AI_levey的博客 1837

App爬虫实战篇-以华为真机手机爬取集换社的app为例

在开始学习这篇文章之前，建议你先按照之前2篇文章（和），配置必要的环境，才可以继续完成本章节内容。

youbingchen的博客 780

RAG检索增强生成入门到精通：原理技术全解析，收藏这篇就够了！

RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,称为检索增强生成技术，可以理解为给大模型安装一个“外接大脑”，RAG是这样工作的：当大模型收到一个问题时，它不会直接凭自己的记忆回答，而是会：

m0_59163425的博客 1785

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。

程序员必学：检索增强生成(RAG)技术详解，解决大模型知识局限与幻觉问题，建议收藏学习！

RAG 不是单一技术，而是 Embedding（语义理解） + 向量数据库（高效检索） + 召回 / 精排（筛选优化） + 混合策略（场景适配） 的技术协同网络。通过让 “语义表征、快速检索、精准筛选、策略适配” 环环相扣，最终实现 “大模型用外部知识精准回答” 的核心目标，是解决大模型 “知识局限” 的关键技术底座。

优快云_224022的博客 964

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

【提升结果】高级RAG技术全解析：优化检索增强生成的最佳实践

在本章的最后，我们探讨了几种提高 RAG 应用的高级技术，包括查询扩展、查询分解和 MM-RAG。这些技术通过扩展查询、将问题拆解为子问题以及融合多种数据模态，增强了检索和生成的能力。我们还讨论了涵盖索引、检索、生成以及整个 RAG 流水线的其他一系列高级 RAG 技术。很高兴与您一起踏上这段 RAG 之旅，探索 RAG 的世界及其巨大潜力。随着本书的结束，我希望您已经具备了足够的知识和实践经验，能够应对自己的 RAG 项目。

2401_85343303的博客 1281

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

RAG是什么？RAG检索增强生成技术深度解析（建议收藏）！

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的技术，通过"检索+生成"两阶段流程提升大语言模型的准确性和可靠性。文章详细介绍了RAG的核心流程、关键技术（混合搜索、DPR、重排序模型、多模态RAG等）以及最新发展方向（强化学习、Agentic RAG）。同时提供了智泊AI的AI大模型培训课程，帮助不同背景人群掌握RAG技术，成为AI时代抢手人才。

2401_85390073的博客 1142

告别大模型幻觉！RAG检索增强生成技术全解析，程序员必看，建议收藏

RAG技术实现智能客服系统全流程解析 本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术在智能客服系统中的实现过程。针对大模型不了解私有数据和产生幻觉的问题，RAG通过先检索知识库再生成答案的方式，显著提升回答准确性。文章从原理到实践，完整展示了RAG的两大阶段：索引构建（文档整理、数据切片、向量化、存储）和数据生成（检索、重排、增强生成）。通过智能客服实例，提供了可运行的Python代码实现，包括文档处理、向量数据库操作和大模型调用等关键环节。该方案特别适用于需要基于企业私有知识库回答专业问题的场景。

m0_63171455的博客 1363

【收藏级】一文掌握RAG技术：检索增强生成技术的核心原理与实现方法

本文全面解析检索增强生成(RAG)技术，详细介绍了其如何通过结合检索系统和生成模型解决传统语言模型的局限性。文章涵盖了RAG的核心组件(检索机制、生成过程、知识整合)、关键步骤(从用户意图理解到知识引用)以及高级RAG方法(训练优化、多模态处理、记忆增强等)，为读者提供了从基础到深入的RAG技术指南。传统的语言模型，比如 GPT-3，虽然在生成文本方面表现出色，但它们有一个显著的局限性：它们依赖于预训练的参数，无法动态访问外部知识。这意味着这些模型在处理实时信息、领域特定知识或罕见实体时表现不佳。

优快云_430422的博客 1023

【大模型幻觉与RAG技术】从幻觉成因到检索增强生成落地

摘要 大模型幻觉（LLM Hallucination）是指模型生成看似合理但与事实不符的内容，严重影响决策可靠性。本文系统分析了幻觉的核心成因（训练数据缺陷、模型架构限制、推理过程问题）和分类（事实型、逻辑型、引用型等），并重点介绍了RAG（检索增强生成）技术解决方案。RAG通过先检索外部知识库再生成回答的方式，将大模型从"闭卷考试"变为"开卷考试"，有效降低幻觉概率。文章详细阐述了RAG的技术原理、应用场景（医疗、法律、金融等）和优化策略，为克服大模型落地障碍提供了

独立思考，明辨是非 2568
上一篇： 零基础手把手教你用Python构建RAG系统：从原理到完整代码实战
下一篇： 大模型开发新趋势：RAG技术架构与实战指南，小白也能上手
点赞 23
评论 0
书签 书签 22
Python_金钱豹
Python_金钱豹
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 2835原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值