我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

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使用 Vector 数据库和检索器的高级 RAG

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使用 Vector 数据库和检索器的高级 RAG

Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

本课程是多个项目的一部分。

位教师：Wojciech 'Victor' Fulmyk

11,144 人已注册

包含在中

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2个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

62 条评论

中级等级

推荐体验

8 小时完成

灵活的计划

自行安排学习进度

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中级等级

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您将学到什么

利用 Vector 数据库和高级检索模式构建 RAG 应用程序
采用 FAISS 和 Chroma DB 等 Vector 数据库的核心机制，并实施 HNSW 等索引算法
使用 LlamaIndex 和 LangChain 实施高级检索器，以提高 LLM 响应的质量
通过整合 LangChain、FAISS 和使用 Gradio 构建的 Front-End User Interface，开发综合性 RAG 应用程序

您将获得的技能

您将学习的工具

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

5 项作业

授课语言：英语（English）

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积累特定领域的专业知识

此课程作为的一部分提供

在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。

向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
获得可共享的职业证书

该课程共有2个模块

准备好通过掌握用于智能搜索和摘要的高级检索技术来提升您的 AI 职业生涯了吗？本实践课程将带您深入了解 Retrieval-Augmented Generation (RAG)、高级检索器以及 FAISS 和 Chroma DB 等 Vector 数据库的世界。在课程中，您将学习如何区分检索模式、使用 FAISS 实现相似性搜索，以及如何将 LangChain 与 Gradio 等 Modern UI 框架集成。然后，在实际实验室和指导项目中，您将获得构建端到端 AI 应用程序的实践经验，该应用程序可实时检索、汇总和回答问题。从多查询和父文档检索器到语义向量搜索和评估，本课程将为您提供改进内部搜索引擎、聊天机器人准确性和内容推荐系统的技能。立即报名，通过构建能理解上下文并提供结果的 AI 的实践经验来增强您的投资组合。

在本 Module 中，您将深入了解高级检索器和检索模式，掌握在 RAG 系统中实施和优化高级检索策略的技能。学员将通过视频讲座和动手实验探索各种检索器类型，包括向量存储支持、多查询、自查询和父文档检索器。学员将使用 LangChain 和 LlamaIndex 应用这些技术，获得在 AI 驱动的应用中构建更智能的搜索能力和提高检索效率的实践经验。

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料3个作业4个应用程序项目1个讨论话题2个插件

5个视频总计26分钟

课程介绍4分钟
RAG 和 Agentic AI 专业证书概述6分钟
探索 Langchain 中的高级寻回犬：第一部分3分钟
探索兰恰恩的高级寻回犬 - 第二部分5分钟
LlamaIndex 中的高级检索器9分钟

2篇阅读材料总计8分钟

课程概览5分钟
摘要和要点：RAG 高级寻回器3分钟

3个作业总计49分钟

实践测验：在 LangChain 中使用高级检索器14分钟
练习测验：在 LlamaIndex 中与高级寻回犬一起工作14分钟
分级测验： RAG 高级寻回犬21分钟

4个应用程序项目总计140分钟

实验室：利用 LangChain 上下文检索构建更智能的搜索60分钟
[单选] 交互式 LangChain 课程回顾播客（AI 驱动）10分钟
实验室在 LlamaIndex 中探索高级寻回犬60分钟
[单选] 交互式 LlamaIndex 课程回顾播客（AI 驱动）10分钟

1个讨论话题总计2分钟

[可选]见面会2分钟

2个插件总计20分钟

阅读完成课程的有用提示5分钟
阅读：小抄：RAG 高级寻回犬15分钟

在本 Modulation 中，您将探索 FAISS，一个用于高效相似性搜索的强大 Vector 数据库。您将比较 FAISS 和 Chroma DB，以了解其独特的优势和应用。通过实践经验，您将在非 RAG 环境中使用 FAISS 构建一个语义搜索引擎，展示其超越 Retrieval-augmented Generation (RAG) 的多功能性。最后，您将开发一个功能齐全的 RAG 应用程序，集成 FAISS、高级检索器和使用 Gradio 构建的前端 UI。本 Modulation 在引导学习者创建端到端 AI 驱动应用程序的过程中，强化了 RAG 的关键概念。

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料2个作业3个应用程序项目2个插件

2个视频总计12分钟

FAISS 简介及其与 ChromaDB 的比较5分钟
课程总结7分钟

3篇阅读材料总计6分钟

摘要和要点：构建全面的 RAG 应用程序2分钟
祝贺和下一步行动2分钟
团队和鸣谢2分钟

2个作业总计31分钟

练习测验：RAG 的 FAISS 简介10分钟
分级测验：构建全面的 RAG 应用程序21分钟

3个应用程序项目总计130分钟

实验室利用 FAISS 实现语义相似性60分钟
实验室AI 驱动的 YouTube 摘要器、使用 RAG、LangChain 和 FAISS 的 QA 工具60分钟
[单选] 交互式 FAISS/HNSW 课程回顾播客（AI 驱动）10分钟

2个插件总计45分钟

阅读分层导航小世界（HNSW）30分钟
小抄：建立全面的 RAG 应用程序15分钟

获得职业证书

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位教师

授课教师评分

(12个评价)

Wojciech 'Victor' Fulmyk

IBM

9 门课程121,328 名学生

提供方

IBM

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Coursera
Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)
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Vector Databases for RAG: An Introduction
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状态：免费试用
Edureka
RAG Systems in Practice
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Felipe M.

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已于 Mar 13, 2026审阅

Its a wonderful course I got so far. I completed this and got good grasp in advanced vector DBs and finally ended with good profile of Gen AI Engineer lead role. Must watch.

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常见问题

通过掌握先进的 RAG 技术和向量数据库（如 FAISS 和 Chroma DB），并学习与 LangChain 和 Gradio 集成，您将为担任人工智能开发人员、数据工程师、人工智能应用架构师、搜索算法工程师或技术产品经理等职位做好充分准备。这些职位涉及开发智能、高效的搜索系统，优化检索方法，以及设计利用先进检索技术的人工智能驱动应用程序。

不要求具备机器学习经验！虽然建议使用 Python 编程并了解 API 和网络开发，但本课程侧重于使用 FAISS、LangChain 和 Gradio 等工具实施和优化检索系统。本课程专为希望提高构建高级搜索驱动型人工智能应用技能的开发人员和工程师而设计，无需深入研究机器学习模型训练。

传统课程通常侧重于基础查询优化或关系数据库。相比之下，本课程深入探讨了检索增强生成（RAG）和基于向量的高级检索系统。您将探索最前沿的技术，如相似性搜索、矢量数据库和人工智能驱动的检索策略，并应用这些概念创建动态、实时和上下文感知的搜索体验。它非常适合希望利用现代技术实现人工智能增强型搜索系统的开发人员。