告别传统大模型，RAG 才是未来王道！_极客时间的专栏文章_微信文章

究其火爆的原因，主要还是 LLM 虽然强大，但存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。而 RAG 恰好可以大幅 提升 LLM 的生成质量和结果有用性 。

RAG，可以说是 AI 领域一个非常大的创新突破了 。它把信息检索和文本生成巧妙结合起来，可以让 AI 更聪明地工作。简单来说，就是在生成答案或内容之前，AI 会先快速搜寻大量的资料库，找到最有用的信息，然后依据这些信息来创造回答或内容。而且相对于其他 AI 相关项目， RAG 的入门门槛更低，为普通开发者提供了更为友好的学习路径。

但是，最近跟不少对 RAG 感兴趣的同学交流下来，才发现大家在学习的过程中可是踩了不少坑，比如：

刚开始接触时，缺乏明确的入手点和实践项目，难以实际操作；
很少有资料能讲清楚技术的缺点、局限性和适用场景，总要应用到项目才能发现，又得从头来一遍；
不知道怎么去考量项目的业务价值，一上来就挑战了高难度的，结果根本坚持不下来；
还有一些国内特有场景，总是等到项目落地了才能发现 bug；

在这儿，分享给你一张 「RAG 学习知识地图」 ，能帮助你清晰地掌握 RAG 的学习路线，跟着这个“路径”能够更高效的按图索骥一步步学习、掌握和提升 RAG 技术。

而且，在学习的过程中，你还可以结合自己的实践经验不断完善它。这样一来，积累越多，画像就越丰富。

这张图出自于极客时间刚刚上线的专栏《RAG 系统实战课》，我第一时间就订阅了。这个专栏可以说是最适合初学者的一门 RAG 实战课程了，通过一个个实战项目带着你攻克 RAG 里的核心原理与关键技术，最终实现通过 RAG 提升你转型 AI 赛道的可能性，可以说，都是实打实的硬货。

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这儿特别介绍下「叶伟民」老师，他目前担任盛安德人工智能应用研究院总工程师，RAG 技术专家。

在软件开发领域可以说是一名老兵了，已经有将近 15 年的经验。他在 AI 应用开发方面也是颇有建树，曾经为银行、私募资金、翻译公司、外贸公司等开发过不少 AI 应用，也是在这个过程中，叶老师在 RAG 技术上，沉淀下了非常深厚的理论知识，还积累了丰富的实战经验。值得一提的是，他还是大模型时代PDF 解析工具 PDF4AI.cn 的创立者。

具体讲哪些内容

为了能让你在学习过程中少一些迷茫困惑，叶老师以 RAG 的学习难点出发，特别将课程分为了四个部分，分别是热身赛、初级篇、中级篇和马拉松，从章节名字就能看出，课程会循序渐进地带你掌握 RAG。

热身赛—夯实基础

告别传统大模型，RAG 才是未来王道！

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