课程概述

• 核心目标：帮助学习者掌握AI核心能力（提示工程+自动化），提升效率与创新力。
• 讲师背景：Axton Liu，20年软件专家，80万+全网粉丝，3000+课程学员，YouTube博主（12万粉），「得到APP」认证讲师。
• 课程特色：实战导向，结合工具整合（ChatGPT、Make、Zapier等），提供Notion模板与专属社区支持。

核心课程内容

1. AI实战派-GPT大师课
2. 主题：提示工程（Prompt Engineering）从入门到精通。
3. 目标：设计高效指令，解锁AI在内容创作、数据分析、任务自动化中的潜力。

4. 适合人群：AI初学者、内容创作者、营销人员、产品经理。

...

Read more

RAG 系统架构设计说明书

1. 引言

1.1 目的

本文档旨在描述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的架构设计，包括系统的主要组件、数据流、技术选型以及各模块的详细设计。通过本文档，开发人员、架构师和项目相关人员可以全面了解系统的设计思路和实现细节。

1.2 背景

RAG 系统结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）技术，旨在通过从大规模知识库中检索相关信息来增强生成模型的输出质量。该系统广泛应用于问答系统、对话系统、文档生成等场景。

1.3 范围

本文档涵盖 RAG 系统的整体架构设计，包括数据预处理、检索模块、...

Read more

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统架构的分析报告：

一、引言

RAG 系统结合了信息检索和文本生成技术，旨在为用户提供更准确、更相关且基于外部知识源的生成文本。这种架构在诸如问答系统、内容创作辅助、智能客服等领域具有广泛的应用前景，通过利用外部知识来增强语言模型的生成能力，克服了传统语言模型知识局限的问题。

二、RAG 系统架构概述

1. 核心组件
   • 检索模块：负责从外部知识源（如数据库、文档库、知识图谱等）中获取与用户输入相关的信息。这可以基于关键词匹配、语义搜索、向量空间模型等技术实现。例如，使用预训练的词向量将用户查询和知识源中的文本...

Read more