一、Rag技术核心原理和组件

第一部分: RAG技术概述

1.RAG技术概述

2.加载器和分割器

3.文本嵌入和 向量存储

4.如何生成和存储Embedding

5.检索器和多文档联合检索

6.RAG技术的关键挑战

7.检索增强生成实践

8.RAG技术文档预处理过程

9.RAG技术文档检索过程

第二部分: RAG的架构和核心组件

1.RAG架构

2.文档的导入和解析

3.文档的分块

4.文本块的嵌入

5.向量数据库的选择

6.文本块的检索

7.回答的生成

8.案例实践- 如何快速搭建RAG系统

9.使用框架：LangChain的RAG实现

使用低代码平台coze、Dify、智谱构建RAG

二、Raglow环境搭建与快速入门

第一部分: RAGFlow介绍和应用

1.对比：LangChain, LlamaIndex, Haystack, 为何选择RAGFlow？

2.RAGFlow的核心优势：深度文档理解、可追溯的引用、开箱即用的UI

3.RAGFlow架构总览

4.核心组件解析：Document Parser, Text Splitter, Embedding Model, Vector DB, LLM Orchestrator

5.数据流：从原始文档到最终答案的完整旅程

6.第一个RAGFlow应用： “Hello World”

7.在UI上传一份PDF技术文档（如API手册）

8.创建知识库（Library），配置切分规则和向量模型

9.运行索引任务，观察解析和切分结果

10.在对话界面进行提问，体验带引用的问答

第二部分: RAGFlow环境搭建与快速入门

1.Ragflow部署概述

2.Ragflow在线演示

3.方案A（推荐）：使用Docker Compose一键部署

4.方案B（生产级）：在Kubernetes集群中部署（讲解Helm Chart或Manifest文件）

验证部署：访问Web UI，检查服务健康状态

三、Ragflow深度配置与核心功能详解

第一部分: Ragflow私有知识的数据导入

1.用数据加载器读取

2.支持格式：PDF, PPT, Word, Excel, TXT, 图片（OCR）, HTML等

3.布局解析（Layout Parsing）：如何理解文档的排版、表格、页眉页脚、目录结构

4.高级配置：处理扫描件、加密PDF、超大文件

5.读取图片中的文字

6. 读取PPT中的文字

7.用大模型整体解析图文

8.网页文档的爬取和解析

9.PDF文件的文本格式、布局识别及表格解析

10.PDF文件加载工具概述

11.案例分析  

第二部分: RagFlow核心技术-文本切块

1.RAG场景下的提示词和文本切片

2.文本切块

3.固定大小文本切块

4.特殊格式文本切块

5.为什么切分至关重要？解决“上下文窗口”与“信息完整性”的矛盾

6.配置递归切分：按字符、按句子、按段落

7.高级技巧：重叠块（Chunk Overlap）的设置与权衡

8.自定义切分规则：基于正则表达式或语义边界  

第三部分: 嵌入（Embedding）向量和向量数据库基础　

1.嵌入Embedding核心概念

2.嵌入是对外部信息的编码

3.什么是向量　

4.为什么需要向量数据库　

5.Embedding模型选型：OpenAI, BGE, M3E等，如何选择与配置

6.向量数据库（Vector DB）连接：DeepLake（默认）, Milvus, Chroma, Weaviate的配置与优劣势对比

7.检索器（Retriever）配置：TOP-K， 相似度阈值（Score Threshold）的调优

8.混合检索（Hybrid Search）：结合关键词（BM25）和向量搜索，提升召回率

第四部分: RAG Prompt技术和响应生成　

1.多LLM供应商对接

2.配置OpenAI GPT, Azure OpenAI, 通义千问, 文心一言, 讯飞星火等

3.配置本地私有模型：通过OpenAI API格式兼容（如vLLM, Ollama, FastChat）

4.Prompt 提示词工程

5.RAG与Prompt 提示词优化

6.使用Prompt模板

7.Prompt设计与优化

8.剖析RAGFlow的默认Prompt模板

9.如何编写有效的System Prompt来约束模型行为

10.在Prompt中有效利用检索到的“引用片段”（Context）

11.高级技巧：实现多步推理、表格数据提取、代码生成等特定任务的Prompt

第五部分: RagFlow API集成与二次开发　

1.使用RAGFlow Python SDK

2.安装与初始化RAGFlow Client

3.以编程方式完成：文件上传、知识库管理、问答查询

4.RESTful API详解

5.认证方式（API Key）

6.核心API端点（Endpoint）调用演示：/v1/chat/completions, /v1/datasets

7.使用CURL/Postman进行测试

8.构建自定义应用

9.案例：将RAGFlow集成到现有的Web应用或聊天机器人中

10.案例：构建一个自动化的文档问答工作流

四、Ragflow企业级应用实战

第一部分: RAG实战案例

1.构建知识库与智能体，实现业务流程自动化;

2.快速搭建RagFlow知识增强助手

3.RagFlow应用--会议纪要、

4.RagFlow应用--智能客服、

5.RagFlow应用--公司文案生成、

6.RagFlow应用--简历筛选

第二部分: 实战项目与故障排查

1.常见“坑”与故障排查

2.检索不到正确答案”怎么办？（调整切分、优化检索策略）

3.答案胡言乱语”怎么办？（优化Prompt， 调整温度等LLM参数）

4.处理速度太慢”怎么办？（优化配置， 升级硬件）

5.部署网络问题、依赖冲突等常见错误解析

第三部分: RAG实战案例1-企业文档问答系统

1.企业文档问答需求分析与系统设计

2.确定问答系统的需求：识别用户的主要查询类型与目标

3.系统结构与模块划分：明确检索与生成模块的协作方式

4.数据预处理与向量化：生成高效的嵌入向量

5.构建与优化索引：提升检索模块的查询速度

6.生成模块的集成与模型调优

7.加载与配置生成模型：选择适合问答系统的生成模型

8.模型优化与提示词调优：提高生成内容的准确性与相关性

9.RAG系统测试、部署与优化

10.测试流程与性能监控：确保系统的稳定性与响应速度

11.企业环境的部署与上线：实现系统在实际业务中的应用

第四部分: RAG实战案例2-医疗文献检索与分析系统

1.医疗文献 需求分析与数据准备

2.确定医学文献检索需求：识别用户查询重点

3.数据收集与清洗：构建高质量的医学知识库

4.构建高效的检索模块

5.设计向量检索系统：提升检索效率

6.优化索引结构：加速医学文献的精确匹配

7.生成模块开发、集成和调优

8.生成模型与检索的集成：精准回答用户提问

9.生成内容的优化与提示词调优：提升回答的质量与专业性

第五部分: RAG实战案例3- 法律法规查询助手的开发

1.法律法规需求分析与数据收集

2.用户需求解析：明确法律法规查询的主要需求

3.法律法规数据源与收集方法：搭建全面的法规数据库

4.数据清洗与标准化：提升查询效率和准确性

5.向量化法律条款：构建检索友好的嵌入

6.优化检索流程：提高法律条款的匹配精度

7.生成模块开发与输出优化

8.生成模型与检索模块的集成：构建准确的法规回答

9.输出格式与内容优化：提供清晰的法律解释

10.提示词调优与模型配置：确保法律回答的专业性

第六部分: RAG 的未来演进

1.多模态RAG的技术进展和发展路线

2.未来的RAG和Agent如何发展

3.如何构建企业级的RAG和Agent集群架构

4.GraphRAG：RAG和知识图谱的整合

5.上下文检索：突破传统RAG的上下文困境

6. ModularRAG：从固定流程到灵活架构的跃迁

7.AgenticRAG：自主代理驱动的RAG系统

8. Multi-Modal RAG：多模态检索增强生成技术