教程概览
欢迎来到 LazyLLM 教程!
本教程旨在帮助你快速上手和深入了解 LazyLLM 的各项功能。
教程目录
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第1讲 RAG原理解读:让检索增强生成不再是黑盒
透彻讲解 RAG(Retrieval-Augmented Generation)的原理与结构。 -
第2讲 10分钟上手一个最小可用RAG系统
零基础快速构建最小可运行的 RAG 系统。 -
第3讲 大模型怎么玩:用LazyLLM带你理解调用逻辑与Prompt魔法
深入理解大模型的调用过程与 Prompt 的组织方式。 -
第4讲 RAG项目工程化入门:从脚本走向模块化与可维护性
教你如何将 RAG 项目逐步工程化,提升可维护性。 -
第5讲 打造专属Reader组件:轻松解析HTML、PDF等复杂文档格式
自定义文档解析器,实现对多种文档格式的支持。 -
第6讲 检索更准:RAG召回效果优化的底层逻辑与技巧
学习影响召回效果的核心要素与优化策略。 -
第7讲 检索升级实践:亲手打造“更聪明”的文档理解系统!
实战提升系统对复杂文档的理解能力。 -
第8讲 不止是cosine!匹配策略决定你召回的质量
多种向量匹配策略的对比与应用分析。 -
第9讲 微调实践:让大模型和向量模型更懂你的领域
基于私有领域数据对 Embedding 与 LLM 进行微调。 -
第10讲 探索Deepseek:打造思维能力更强的RAG系统
集成 DeepSeek 等强模型提升多步推理能力。 -
第11讲 性能优化指南:从冷启动到响应加速你的RAG
全方位介绍 RAG 系统的启动与响应性能优化技巧。 -
第12讲 实践:用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG
手把手教你使用缓存、异步处理、引擎插件等方式提速。 -
第13讲 RAG+多模态:图片、表格通吃的问答系统
构建支持图文混合理解的多模态 RAG 系统。 -
第14讲 实战:构建一个支持复杂学术论文问答的RAG系统
面向论文场景,搭建具备上下文、结构感知能力的系统。 -
第15讲 大视角问答:RAG如何支持跨文档、跨维度总结
实现多文档总结与维度整合型问答。 -
第16讲 实践:打造具备宏观问答与图表生成功能的论文问答的RAG系统
加入宏观总结与图表生成,提升问答系统交互质量。 -
第17讲 企业级RAG:权限、共享与内容安全的全链路方案
企业内部部署场景下的权限管理与安全设计实战。 -
第18讲 高阶RAG:Agentic RAG
探索 Agent + RAG 的融合方式,增强任务执行能力。 -
第19讲: RAG × 知识图谱:从关系结构中召回更准确的内容
打通结构化知识图谱与生成式问答系统的协同路径。
准备好开始探索了吗?点击任意一讲,即可深入学习 🚀