LLM 应用进阶2026-05-01 更新开始学习

RAG 系统从检索到评估

搭建可观测、可调试、可评估的检索增强生成链路

这门课用工程视角拆解 RAG：不是只会调用向量数据库，而是能解释每个模块如何影响答案质量。

课程介绍

课程设计

先建立文档切分和索引的基线。
再比较向量检索、关键词检索和混合检索。
最后用可观测数据做失败分析和迭代。

你会掌握

能设计一个基础 RAG 数据流

能解释召回率、上下文长度和答案质量之间的关系

能用评估集定位 RAG 失败原因

完整课程目录

Chapter 1

第一章：检索基线

从文档切分、embedding 和基础召回开始搭建 RAG 骨架。

2 课时

01文档切分与索引解释 chunk size、overlap、metadata 和索引更新策略。图文26 分钟 02混合检索与重排比较向量召回、BM25 和 reranker 在不同问题上的表现。图文34 分钟

Chapter 2

第二章：评估与迭代

用查询集、人工标注和日志分析让 RAG 系统持续改进。

1 课时

01RAG 评估闭环建立一套能定位问题的 RAG 评估和观测体系。图文29 分钟