你将获得
- 搭建 1 份全面的 RAG 知识网络
- 掌握 RAG 优化策略与实现思路
- 梳理 7 个 KG-RAG 前沿项目
- 深入分析 GraphRAG 代表方案
AI 导学
在人工智能与大数据蓬勃发展的今天，掌握前沿技术如 RAG（检索增强生成）已成为提升竞争力的关键。本课程《RAG 前沿入门课》将带你深入理解 RAG 及其与知识图谱融合的 KG-RAG 技术，解锁智能问答、精准推荐等实际应用场景背后的底层逻辑。
课程系统讲解 RAG 基础、LangChain 实现、知识图谱融合策略，并通过微软 GraphRAG、HiQA、Linkedin KG-RAG 等代表性项目，深入结构细分召回、双层索引、拓扑建模等关键技术，帮助你构建完整技术体系。
通过实战学习，你将掌握优化策略与前沿工程方案，提升 AI 系统设计能力，为从事 NLP、智能搜索、知识图谱等方向打下坚实基础，助力你在 AI 时代实现技术跃迁与职业突破。
课程介绍
RAG 技术在自然语言处理领域有着极高的应用价值，它结合了检索和生成，为 AI 提供了更丰富的上下文信息和更准确的输出结果。不仅能够提升问答系统的准确度，还能够增强聊天机器人的交互体验，提高文本摘要的质量。但 RAG 是一个很精细的系统，系统的每个组件都存在着许多优化的策略，如问题改写、索引优化等，都需要我们深入学习。
传统的 RAG 是非结构化的，将文档切分成若干个文本块，从而缺失了文本内部的细粒度信息（如实体、实体关系信息）、文本块之间的语义关联（如相似关系、父子关系等）。因此，后续趋势会考虑将这种关联性的知识图谱融入到 RAG，进一步演进为 KG-RAG（或者叫做 GraphRAG），这不仅极大地扩展了模型的知识来源，还提高了对复杂查询的处理能力。
可以说，熟悉基本的 RAG 流程、优化策略，以及当前 KG-RAG 的具体实现思路，是很有必要以及有意义的事情。
为了帮助对于初学者快速入门并掌握这项技术，我们邀请到了老刘，为 RAG 初学者提供一个全面的技术学习路径。
课程设计
第一章：从 LangChain 框架的介绍开始，深入探讨 RAG 技术的基础和优化策略。
第二章：你将了解为什么我们需要将知识图谱（KG）与 RAG 技术结合，并掌握常见的实现思路。
第三章：深入分析 GraphRAG 的代表方案，包括微软的 GraphRAG 方案，以及其他创新的 KG-RAG 实现，如 HiQA、Linkedin KG-RAG、UniQA-Text2cypher、HippoRAG 和 GRAG。你将看到 KG-RAG 的强大潜力，以及丰富的实战案例。
通过本课程的学习，你不仅能够理解 RAG 技术的原理，还能够掌握将这一技术应用到实际项目中的思路，开启你的知识驱动 AI 之旅。
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