第1课：开篇：RAG技术与DeepSeek模型全景导读

概述

在大模型技术飞速发展的今天，企业面临着如何将这项尖端技术真正落地应用的挑战。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术作为解决这一难题的关键方案，正在重新定义人工智能在企业场景中的应用边界。本课程作为《大模型RAG实战：基于DeepSeek的24课精通》专栏的开篇之作，将为您全景式解析RAG技术的核心价值与工作原理，并深入介绍我们精心选择的DeepSeek系列模型。

通过本课程的学习，您将全面理解RAG技术为何被视为大模型落地应用的"破局者"，以及DeepSeek模型在这一技术架构中扮演的关键角色。我们将系统性地探讨RAG技术解决的核心痛点、DeepSeek模型的竞争优势，以及整个专栏的学习路径设计。无论您是AI初学者还是经验丰富的开发者，本课程都将为您提供坚实的技术基础和学习框架，让您对接下来的实战之旅充满信心和期待。

一、RAG技术：大模型落地的革命性解决方案

1.1 大语言模型的固有局限性

尽管大语言模型（LLM）如GPT、Llama等展现出了令人惊叹的文本生成和理解能力，但在企业级应用场景中，它们仍然存在三个致命的短板，这些局限性严重制约了其在实际业务中的广泛应用。

• 知识滞后性问题是现代LLM面临的首要挑战。模型的训练数据具有明确的时间截止点，这意味着模型无法获取和理解训练时点之后的新信息、新事件或新发展。例如，基于2023年数据训练的模型无法知晓2024年的政治事件、科技突破或市场变化。这种知识更新滞后性使得模型在需要实时信息的场景中表现不佳