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RAG (检索增强) 个人知识库 L7 专家级

🧠 我的超级数字大脑:
从数据到智慧的进化

告别大模型的“胡言乱语”。学习目前 AI 工业界最火的 RAG 技术,让 AI 深度学习你的课本、笔记与错题,打造一个永不掉线、只为你服务的个人私属助教。

核心引擎
本地向量数据库
实战项目
10 个进阶任务
关键技能
数据清洗与 OCR
产出级别
个人数字资产库

RAG 工业级技术架构

📂
摄入 Ingestion

PDF/Docx 解析与清洗

✂️
分块 Chunking

递归字符切分策略

🧠
嵌入 Embedding

向量化降维存储

🔍
检索 Retrieval

余弦相似度匹配

💡 核心实战任务

01

理解 RAG:为什么 AI 需要“查字典”?

理论课 · 认识检索增强生成

→

掌握通用大模型与领域知识库的区别。通过对比实验,发现通用模型在处理特定学科题目时的“幻觉”,理解 RAG 技术的重要性。

02

多模态增强:识别手写错题

进阶课 · OCR + RAG 结合

→

高阶挑战: 拍照上传一张手写错题。利用 Workbuddy 的 OCR Skill 转化为结构化文本,并自动存入对应的错题向量库,实现“拍照即记忆”。