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打破幻觉瓶颈：LangChain+RAG全链路构建智能AI知识库**
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，如何解决通用模型“知识过时”和“一本正经胡说八道”的幻觉问题，成为了AI应用落地的关键。检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过引入外部私有数据，为模型装上了“外挂大脑”。本课程旨在带领学习者从零开始，利用LangChain框架深入RAG技术腹地，全链路构建一个精准、可解释且具备私有知识能力的AI问答系统。
一、 核心架构：LangChain编排与数据摄取流水线
实战的第一步是理解如何将非结构化的海量数据转化为模型可理解的语境。课程将深入解析LangChain的核心组件，学习如何构建高效的数据加载与处理流水线。这不仅仅是读取文件，更涉及多种文档格式的解析、文本切分策略的制定以及元数据的管理。通过掌握不同的切分算法，学习者将理解如何保持语义的完整性，为后续的检索精度打下坚实基础，这是构建高质量知识库不可或缺的前置工程。
二、 向量检索与嵌入模型：构建知识的记忆索引
RAG系统的灵魂在于其检索的准确率，而这完全取决于向量数据库与嵌入模型的表现。在这一阶段，课程将详细讲解文本向量化的原理，对比不同嵌入模型在语义理解上的差异。学习者将亲手搭建向量数据库索引，探索相似度检索算法的底层逻辑。通过优化存储结构和检索参数，我们将确保系统能够从海量数据中毫秒级地找到与用户问题最相关的片段，为生成环节提供精准的“原料”。
三、 全链路优化：提示词工程与答案生成
检索到相关信息后，如何引导大模型生成准确、流畅的答案是最后一步，也是决定用户体验的关键。课程将剖析LangChain中的链与代理机制，教授如何设计高效的提示词模板，将检索到的上下文与用户问题完美融合。此外，还将涉及生成结果的评估与优化，通过调整检索参数和生成策略，不断迭代系统性能。这一过程将帮助学习者掌握控制大模型输出的艺术，完成从“检索”到“问答”的闭环。
