检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是大型语言模型（LLM）应用中的关键技术，通过将外部知识源与生成式AI相结合，有效克服了LLM的知识局限性，提高了回答的准确性、时效性和可靠性。本课程将带领学员深入理解RAG的核心原理、实现方法及前沿应用，助力构建更强大的AI系统。

学习目标
完成本课程后，学员将能够：

理解RAG的基本原理及其解决的核心问题
掌握向量数据库与嵌入技术的实现方法
构建高效的检索系统与相关性排序算法
设计并实现完整的RAG系统