• 搭建 1 份全面的 RAG 知识网络；
• 掌握 RAG 优化策略与实现思路；
• 梳理 7 个 KG-RAG 前沿项目；
• 深入分析 GraphRAG 代表方案。

RAG 技术在自然语言处理领域有着极高的应用价值，它结合了检索和生成，为 AI 提供了更丰富的上下文信息和更准确的输出结果。不仅能够提升问答系统的准确度，还能够增强聊天机器人的交互体验，提高文本摘要的质量。但 RAG 是一个很精细的系统，系统的每个组件都存在着许多优化的策略，如问题改写、索引优化等，都需要我们深入学习。

传统的 RAG 是非结构化的，将文档切分成若干个文本块，从而缺失了文本内部的细粒度信息（如实体、实体关系信息）、文本块之间的语义关联（如相似关系、父子关系等）。因此，后续趋势会考虑将这种关联性的知识图谱融入到 RAG，进一步演进为 KG-RAG（或者叫做 GraphRAG），这不仅极大地扩展了模型的知识来源，还提高了对复杂查询的处理能力。

可以说，熟悉基本的 RAG 流程、优化策略，以及当前 KG-RAG 的具体实现思路，是很有必要以及有意义的事情。

为了帮助对于初学者快速入门并掌握这项技术，我们邀请到了老刘，为 RAG 初学者提供一个全面的技术学习路径。

课程设计

课程的第一章从 LangChain 框架的介绍开始，深入探讨 RAG 技术的基础和优化策略。

通过第二章的学习，你将了解为什么我们需要将知识图谱（KG）与 RAG 技术结合，并掌握常见的实现思路。

在第三章，我们将深入分析 GraphRAG 的代表方案，包括微软的 GraphRAG 方案，以及其他创新的 KG-RAG 实现，如 HiQA、Linkedin KG-RAG、UniQA-Text2cypher、HippoRAG 和 GRAG。你将看到 KG-RAG 的强大潜力，以及丰富的实战案例。

通过本课程的学习，你不仅能够理解 RAG 技术的原理，还能够掌握将这一技术应用到实际项目中的思路，开启你的知识驱动 AI 之旅。

对人工智能、RAG（检索增强生成）技术感兴趣的技术同学。

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