一、技术概述

在大语言模型（LLM）广泛应用的背景下，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generator，简称RAG） 已成为解决模型"知识滞后"与"幻觉问题"的关键技术框架。其核心逻辑并非依赖模型内部固化的训练数据，而是在执行问答、文本生成等任务时，先通过检索模块从外部知识库（如文档库、数据库）中抓取与任务高度相关的信息片段，再将这些"实时知识"作为补充上下文输入至生成模型，最终产出兼具准确性、时效性与可追溯性的结果。

相较于传统生成模型"闭门造车"式的输出模式，RAG实现了"外部知识+模型能力"的双重赋能，尤其适用于需要精准事实支撑的场景，如企业知识库问答、学术文献生成、行业报告撰写等。

二、技术价值：为何选择RAG？

传统LLM（如GPT-3.5、LLaMA等基础模型）在实际应用中存在三大核心痛点，而RAG恰好针对性解决了这些问题：

1. 幻觉问题显著：纯粹的生成模型在回答特定领域事实性问题（如医学术语解释、法律条文解读）时，常出现"一本正经地胡说八道"的情况——生成内容看似流畅，实则与真实信息偏差较大，且无法提供来源佐证。
2. 知识更新滞后：LLM的训练数据存在"时间截止期"（如某模型训练至2023年10月），无法主动获取后续新增知识（如2024年发布的行业新规、最新科研成果），若要更新知识需重新训练模型，成本极高。
3. 领域适配性弱：通用LLM对垂直领域（如金融、化工）的专业知识覆盖不足，直接使用时易出现术语错误、逻辑偏差，而专项微调又需要大量标注数据，门槛较高。

通过引入外部知识检索机制，RAG为上述问题提供了高效解决方案：

• 提升准确性：以检索到的真实文档片段为依据生成答案，大幅降低幻觉概率，同时可直接附带来源链接或原文片段，满足"可验证"需求。
• 降低更新成本：无需重新训练模型，仅需更新外部知识库（如新增文档、替换旧数据），即可让模型获取最新信息，适配快速变化的业务场景。
• 拓展应用边界：通过对接不同领域的知识库，RAG可快速适配多场景需求（如医疗问答对接临床指南库、电商客服对接商品手册库），无需针对每个场景单独开发模型。

三、核心技术原理

RAG的运作流程可拆解为"检索-生成"两大核心阶段，两个阶段通过"向量映射"实现数据互通，具体原理如下：

1. 检索阶段：将用户查询与外部知识库中的文档，通过相同的嵌入模型（如Sentence-BERT、OpenAI Embeddings）转换为高维向量（即"向量嵌入"），再通过向量数据库的检索算法（如近似近邻搜索），找到与查询向量语义最相似的文档片段，作为"相关知识"输出。
2. 生成阶段：将检索到的"相关知识"与用户原始查询整合为Prompt（如"基于以下参考内容回答问题：[检索片段1][检索片段2] 问题：XXX"），输入至生成模型，模型结合自身语言理解能力与外部知识，生成最终回答。

这一过程的关键在于"向量语义匹配"——通过嵌入模型将文本的语义信息转化为可计算的向量，确保检索到的文档片段与用户需求在语义层面高度契合，而非仅依赖关键词匹配。

四、系统架构设计

一个完整的RAG系统需涵盖从数据预处理到结果评估的全链路模块，各模块协同工作以确保检索效率与生成质量，具体架构如下：

• 数据预处理模块：作为系统的"数据入口"，负责将原始文档（如PDF、Word、TXT）转化为可检索的格式。核心操作包括：文档清洗（去除水印、冗余格式）、内容分块（按语义逻辑拆分长文档，避免向量嵌入时丢失细节，常用RecursiveCharacterTextSplitter等工具）、元数据提取（记录文档来源、更新时间、所属领域等信息，用于后续过滤）。
• 向量存储模块：承担"知识仓库"的角色，主要基于向量数据库（如Milvus、Chroma、Pinecone）实现。该模块将预处理后的文档片段通过嵌入模型转换为向量，并建立高效索引（如HNSW、IVF-PQ索引），支持快速向量检索。
• 检索引擎模块：系统的"搜索核心"，根据用户查询执行检索逻辑。核心功能包括：查询向量化（将用户问题转换为向量）、语义匹配（通过检索算法找到相似向量）、结果排序（按相似度得分调整文档片段顺序），确保优先返回最相关的知识。
• 生成模型模块：负责"答案生产"，基于检索结果与用户查询生成最终内容。关键操作包括：Prompt工程（设计合理的Prompt模板，确保模型正确利用检索信息）、上下文融合（将多个检索片段有序整合，避免信息冲突）、参数调优（如调整温度系数temperature控制回答的确定性）。
• 监控与日志模块：系统的"质量保障"环节，用于追踪全链路性能。主要功能包括：检索效果监控（如召回率、准确率统计）、生成质量评估（通过人工标注或自动化工具检测答案准确性）、日志记录（存储查询内容、检索结果、生成答案，便于问题追溯与系统优化）。

五、关键检索策略解析

检索策略直接决定RAG系统的"知识获取效率"，不同场景需选择适配的检索方法，以下为四种核心策略的详细说明：

1. 近似近邻搜索（ANN）

核心逻辑：在向量数据库中，若对所有向量进行"精确近邻搜索"（如暴力搜索），会因数据量庞大（百万级甚至亿级向量）导致耗时过长。近似近邻搜索（ANN）通过建立索引（如HNSW、FAISS-IVF）减少计算量，在"检索速度"与"结果精度"之间取得平衡——以微小的精度损失换取极快的检索响应（毫秒级）。

适用场景：通用语义搜索场景，如开放域问答、知识库快速查询，尤其适合数据量较大（超过10万条向量）的系统。

工作流程：

1. 提前为向量数据库中的所有向量建立ANN索引；
2. 将用户查询转换为向量后，输入至ANN索引；
3. 索引快速筛选出与查询向量语义相似的Top-N向量（如Top-5、Top-10）；
4. 返回这些向量对应的文档片段，作为初步检索结果。

2. 过滤搜索

核心逻辑：近似近邻搜索仅基于"语义相似度"返回结果，可能包含与业务场景无关的内容（如在"汽车领域问答"中检索到"手机技术"相关文档）。过滤搜索通过在检索前增加"条件筛选"，缩小检索范围——先根据元数据（如文档领域、更新时间、关键词）过滤出符合条件的向量子集，再在子集内执行ANN搜索，确保结果兼具"语义相关"与"业务适配"。

适用场景：垂直领域搜索、有明确筛选条件的场景，如"检索2024年发布的新能源汽车政策文档"、“查找包含’锂电池’关键词的技术手册”。

实例说明：
若用户查询为"红色车型的续航参数"，可设置过滤条件为"chunk like %红色%"（即文档片段中包含"红色"关键词）。向量数据库先筛选出所有满足该条件的文档片段，再对这些片段执行ANN搜索，最终返回与"续航参数"语义相关的结果，避免无关片段干扰。

注意事项：

• 需向量数据库支持元数据过滤功能（如Milvus、Weaviate均支持）；
• 过滤条件需根据业务需求设计，常用操作符包括"包含（like）"、“等于（=）”、"大于（>）"等，具体需参考对应数据库的官方手册。

3. 全文搜索（BM25）

核心逻辑：不同于基于向量的语义搜索，全文搜索（以BM25算法为代表）基于"词项匹配"实现检索——通过统计查询词在文档中的出现频率（TF）、查询词在整个文档集合中的稀有程度（IDF）、文档长度等因素，计算文档与查询的相关性得分，得分越高的文档排名越靠前。

适用场景：需要精确关键词匹配的场景，如"查找包含’ISO 9001认证流程’的文档"、“检索具体法规条文编号（如’GB 7258-2024’）”，尤其适合对专有名词、编号、特定术语的检索。

技术细节：

• BM25属于"词袋模型"的改进版本，不依赖向量嵌入，直接对文本词项进行统计计算；
• 在向量数据库中，全文搜索通常与向量搜索配合使用（如先通过全文搜索筛选关键词匹配的文档，再通过向量搜索优化语义相关性）；
• 以Milvus为例，全文搜索仅支持Standalone（单机版）与Distributed（分布式版），Lite（轻量版）暂不支持该功能。

实现步骤：

1. 创建数据集（Collection）：定义包含文本字段、元数据字段的数据集结构，并配置稀疏嵌入函数（用于将文本转换为词项统计特征）；
2. 插入数据：将原始文本文档批量导入数据集，系统自动对文本进行分词与词项统计；
3. 执行搜索：输入查询文本，系统通过BM25算法计算相关性得分，返回Top-N文档。

代码示例（Milvus全文搜索）：

search_params = {
'params': {'drop_ratio_search': 0.2}, # 搜索时忽略小向量值的比例，用于优化性能
}
client.search(
collection_name='demo_car_policy', # 数据集名称（如"汽车政策文档集"）
data=['ISO 9001认证流程'], # 查询文本
anns_field='sparse', # 稀疏嵌入字段（存储词项统计特征）
limit=3, # 返回Top-3结果
search_params=search_params
)

4. 混合搜索

核心逻辑：单一检索策略（如仅向量搜索、仅全文搜索）难以覆盖复杂场景需求，混合搜索通过整合多种检索方法（如向量搜索+全文搜索、多模态向量搜索），对不同策略的检索结果进行重排（如通过加权融合、机器学习模型排序），最终输出综合性能最优的结果。

典型应用场景：稀疏-密集向量混合搜索——结合稀疏向量（如BM25词项特征）的"关键词精确匹配"优势与密集向量（如BERT语义嵌入）的"语义泛化"优势，解决"关键词缺失但语义相关"（如查询"新能源车续航"，文档含"电动汽车里程"）与"关键词匹配但语义偏差"（如查询"苹果手机"，文档含"苹果水果"）的问题。

稀疏向量vs密集向量对比：

维度/属性	稀疏向量	密集向量
典型维度	很高（104–106，如十万至百万维）	较低（32–4096，如768维、1024维）
非零比率	很低（远小于1%，仅关键词对应维度非零）	很高（接近100%，多数维度为非零实数）
构建方式	规则工程：词袋模型、TF-IDF、BM25权重等	深度模型编码：BERT、Sentence-BERT、CLIP等
核心含义	基于词项的精确统计特征，侧重"词匹配"	基于语义的压缩表示，侧重"意相似"
相似度计算	余弦相似度、点积、Jaccard系数；依赖倒排索引	余弦相似度、欧氏距离；依赖ANN索引（HNSW、IVF-PQ）
存储结构	稀疏存储（如CSR/COO格式、倒排表）	稠密数组（连续内存存储，适配向量数据库）
检索优势	可解释性强（能定位匹配关键词）、对专有名词敏感	语义泛化能力强（支持同义表达、跨语言检索）
检索不足	无法捕捉语义同义关系，对拼写错误鲁棒性差	可解释性弱（难以定位匹配依据）、依赖模型质量
典型应用	传统全文检索、广告关键词召回	语义搜索、相似内容推荐、多模态检索（图文匹配）

混合搜索工作流程：

1. 多策略并行检索：同时执行稀疏向量搜索（如BM25）与密集向量搜索（如ANN），分别获取两组检索结果；
2. 结果重排：通过加权融合（如稀疏得分占比40%、密集得分占比60%）或机器学习模型（如LambdaMART），对两组结果进行综合排序；
3. 结果输出：返回重排后的Top-N文档，确保结果同时满足关键词匹配与语义相关需求。

六、RAG完整实现流程

从数据准备到结果输出，RAG系统的实现需经历五个核心步骤，各步骤环环相扣，共同保障系统性能：

1. 数据加载：作为流程起点，负责获取高质量原始数据。核心操作包括：

   • 文档读取与解析：支持多格式文档（PDF、Word、Markdown等），通过工具（如PyPDF2、python-docx）提取文本内容；
   • 格式转换：将非结构化文本（如扫描件OCR结果）转换为结构化文本，便于后续处理；
   • 去重与清洗：去除重复文档、冗余内容（如页眉页脚）、特殊字符，避免噪声数据影响检索效果；
   • 元数据提取：记录文档来源（如URL、本地路径）、创建时间、所属类别（如"技术手册"、“政策文件”），为后续过滤搜索提供支持。

2. 向量化处理：将文本数据转换为可检索的向量形式，是连接"数据"与"检索"的关键环节。核心操作包括：

   • 文档分块：采用语义感知的分块策略（如RecursiveCharacterTextSplitter），将长文档按段落、句子逻辑拆分为500-2000字符的片段（避免片段过长导致语义模糊，过短导致信息不完整），同时保留片段间的上下文关联（如重叠200字符）；
   • 嵌入模型选择：根据场景需求选择适配的模型（如通用场景用Sentence-BERT、专业领域用BioBERT（医疗）、CodeBERT（代码）），确保向量能准确反映文本语义；
   • 向量计算与存储：通过嵌入模型将文档片段转换为向量，批量写入向量数据库，并建立ANN索引（如HNSW）；
   • 索引优化：根据数据量调整索引参数（如IVF-PQ的聚类数量），平衡检索速度与精度。

3. 检索执行：根据用户查询获取相关知识，是决定系统"知识准确性"的核心步骤。核心操作包括：

   • 查询向量化：使用与文档嵌入相同的模型，将用户问题转换为向量；
   • 相似度计算：通过检索策略（如ANN+过滤搜索）找到与查询向量最相似的文档片段，通常返回Top-3至Top-10结果（数量过多会增加生成模型负担，过少可能遗漏关键信息）；
   • 结果过滤与清洗：去除重复、低相关性（相似度得分低于阈值，如0.5）的片段，确保输入生成模型的知识质量。

4. 答案生成：基于检索结果与用户查询生成最终回答，是系统的"价值输出"环节。核心操作包括：

   • Prompt模板构建：设计结构化Prompt（如"以下是参考文档片段：[片段1][片段2]。请基于这些信息，简洁回答问题：{用户查询}。若参考信息不足，需明确说明"），引导模型正确利用检索知识；
   • 上下文注入：将检索片段按相似度顺序整合为上下文，避免信息冲突（如不同片段对同一问题的解释不一致时，优先保留高相似度片段）；
   • LLM参数调优：调整temperature（如设置为0.1，降低随机性，确保回答确定性）、max_tokens（控制回答长度）等参数；
   • 回答格式化：将生成结果转换为易读格式（如分点说明、加粗关键信息），并附带来源标注（如“参考来源1：文档《新能源汽车技术手册2024》P15”），提升结果可信度。

5. 效果评估与迭代：RAG系统需持续优化以适应业务需求变化，核心操作包括：

   • 准确性检测：通过人工标注（判断回答是否符合事实、是否基于检索信息）或自动化工具（如利用LLM作为评估器，对比回答与检索片段的一致性）评估生成质量；
   • 相关性评分：统计检索结果的“召回率”（是否覆盖所有相关文档）与“精确率”（检索结果中相关文档的比例），优化检索策略参数（如调整ANN索引的搜索范围）；
   • 用户反馈收集：通过用户评分（如“满意/不满意”）、意见留言等方式，收集实际使用中的问题（如“回答遗漏关键信息”“检索结果无关”）；
   • 系统迭代：根据评估结果更新组件（如更换更适配场景的嵌入模型、优化过滤条件），形成“评估-优化-再评估”的闭环。

七、RAG实践示例：基于LangChain的知识库问答系统

为帮助理解RAG的工程实现，以下以“AI领域知识库问答”为例，基于LangChain框架（简化开发流程的LLM应用工具集）与Chroma向量数据库（轻量级开源向量库），搭建完整RAG系统，支持查询“向量数据库原理”“RAG与LLM微调差异”等问题。

1. 环境准备

需提前安装依赖库：

pip install langchain openai chromadb python-dotenv

（注：OpenAI API需配置密钥，可通过.env文件存储；若需替换为开源模型，可使用LangChain对接Hugging Face模型，如Llama 3、Qwen等）

2. 完整代码实现

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader  # 文档加载器：读取指定目录文档
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter  # 文本分块器：按语义拆分文档
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  # 嵌入模型：将文本转换为向量
from langchain.vectorstores import Chroma  # 向量数据库：存储与检索向量
from langchain.chains import RetrievalQA  # 检索问答链：整合检索与生成
from langchain.chat_models import ChatOpenAI  # 生成模型：OpenAI Chat模型
from dotenv import load_dotenv  # 环境变量加载：读取API密钥
import os

# 1. 加载环境变量（读取OpenAI API密钥）
load_dotenv()
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 2. 数据加载：读取AI领域文档（如./documents/AI目录下的TXT文件）
# 支持加载PDF、Word等格式，需额外安装对应依赖（如PyPDF2、python-docx）
loader = DirectoryLoader(
    path="./documents/AI/",  # 文档存储目录
    glob="*.txt",  # 仅加载TXT格式文件
    show_progress=True  # 显示加载进度
)
documents = loader.load()
print(f"成功加载 {len(documents)} 个AI领域文档（如技术手册、学术摘要等）")

# 3. 文档分块：解决长文档向量嵌入丢失细节的问题
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,  # 每个片段的字符数（根据文档复杂度调整，如技术文档可设800）
    chunk_overlap=200,  # 片段间重叠字符数（确保上下文连贯，避免拆分导致语义断裂）
    length_function=len,  # 字符数计算方式（默认按字符数，也可按token数）
    separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""]  # 优先按段落、句子拆分，保证语义完整性
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
print(f"文档分块完成，共生成 {len(chunks)} 个语义片段（平均每个片段约1000字符）")

# 4. 向量化与向量存储：将片段转换为向量并存储到Chroma
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key)  # 初始化嵌入模型
vector_store = Chroma(
    documents=chunks,  # 分块后的文档片段
    embedding=embeddings,  # 嵌入模型
    persist_directory="./chroma_ai_db",  # 向量数据库持久化目录（重启后数据不丢失）
    collection_name="ai_knowledge"  # 数据集名称（便于多数据集管理）
)
vector_store.persist()  # 持久化数据到本地
print("向量数据库创建完成，数据已保存至 ./chroma_ai_db 目录")

# 5. 构建检索问答链：连接检索模块与生成模型
# 初始化生成模型（使用gpt-3.5-turbo，平衡性能与成本；需更高精度可换gpt-4）
llm = ChatOpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo",
    temperature=0.1,  # 温度系数：0.1表示回答更确定（减少随机性），0.7表示更灵活
    openai_api_key=openai_api_key,
    max_tokens=1000  # 最大生成token数（避免回答过长）
)

# 初始化检索器：从向量数据库中检索相关片段（返回Top-5最相似结果）
retriever = vector_store.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 5},  # k值：返回的片段数量（过多易导致上下文冗余）
    search_type="similarity"  # 检索类型：similarity（相似度排序）、mmr（多样性排序）
)

# 构建检索问答链（采用"stuff"策略：将所有检索片段合并为上下文输入模型）
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",  # 其他策略：map_reduce（分片段总结后合并）、refine（迭代优化回答）
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True,  # 返回源文档信息（便于溯源）
    chain_type_kwargs={
        "prompt": "基于以下参考文档片段，简洁、准确地回答问题。若参考信息不足，需明确说明：\n{context}\n\n问题：{question}\n\n回答："
    }  # 自定义Prompt模板，引导模型正确使用上下文
)

# 6. 交互式问答功能：支持用户输入问题并输出结果
def rag_qa_interaction():
    print("\n=== AI领域知识库问答系统 ===")
    print("输入'退出'可结束对话")
    while True:
        question = input("\n请输入您的问题：")
        if question.strip() == "退出":
            print("对话结束，感谢使用！")
            break
        # 执行问答
        result = qa_chain({"query": question})
        # 输出结果
        print(f"\n【回答】：{result['result']}")
        # 输出参考来源（取前2个最相关的片段，避免信息过载）
        print("\n【参考来源】：")
        for i, doc in enumerate(result["source_documents"][:2], 1):
            source_path = doc.metadata.get("source", "未知路径")
            page = doc.metadata.get("page", "未知页码")  # 若为PDF文档，可获取页码
            print(f"{i}. 文档路径：{source_path} | 页码：{page}")
            print(f"   片段预览：{doc.page_content[:100]}...")  # 预览片段前100字符

# 启动交互式问答
if __name__ == "__main__":
    rag_qa_interaction()

3. 示例运行效果

成功加载 5 个AI领域文档（如技术手册、学术摘要等）
文档分块完成，共生成 42 个语义片段（平均每个片段约1000字符）
向量数据库创建完成，数据已保存至 ./chroma_ai_db 目录

=== AI领域知识库问答系统 ===
输入'退出'可结束对话

请输入您的问题：什么是向量数据库？

【回答】：向量数据库是一种专门用于存储、管理和检索高维向量数据的数据库系统。它通过将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维向量（即向量嵌入），利用近似近邻搜索（ANN）等算法快速找到与查询向量语义相似的向量，从而实现高效的相似性检索。与传统关系型数据库相比，向量数据库更适配AI场景（如RAG、推荐系统），能处理海量高维数据并提供低延迟的检索服务，常见的向量数据库包括Chroma、Milvus、Pinecone等。

【参考来源】：
1. 文档路径：./documents/AI/vector_db_intro.txt | 页码：未知页码
   片段预览：向量数据库的核心价值在于解决高维向量的高效检索问题。在AI领域，文本通过嵌入模型（如Sentence-BERT）转换为768维向量后，传统数据库无法快速计算...
2. 文档路径：./documents/AI/rag_tech_guide.txt | 页码：未知页码
   片段预览：RAG系统中，向量数据库承担"知识仓库"角色，需支持百万级向量的存储与毫秒级检索。其关键技术包括索引优化（如HNSW索引）、多模态数据支持（如同时存...

请输入您的问题：退出
对话结束，感谢使用！

4. 实践优化建议

• 模型替换：若需降低成本或实现私有化部署，可将OpenAI模型替换为开源模型（如通过langchain_community.llms.HuggingFacePipeline对接Llama 3-8B），嵌入模型替换为all-MiniLM-L6-v2（轻量级且效果优秀）；
• 分块策略优化：对于技术文档（含大量公式、代码），可采用MarkdownTextSplitter按Markdown标题、代码块拆分，避免关键信息被拆分；
• 检索策略升级：当前使用“相似度检索”，可改为“MMR（Maximum Marginal Relevance）检索”（设置search_type="mmr"），在保证相关性的同时提升结果多样性，避免遗漏边缘信息；
• 评估指标落地：可接入langchain.evaluation模块，通过“问答准确性评估”（QAEvalChain）自动化检测回答与检索片段的一致性，定期输出评估报告。

八、总结与展望

RAG作为连接“静态知识库”与“动态生成模型”的桥梁，通过“检索-生成”协同机制，有效解决了传统LLM的幻觉问题、知识滞后问题与领域适配问题，已在企业客服、学术研究、智能运维等领域广泛落地。其核心竞争力在于“低门槛、高灵活、可解释”——无需大规模标注数据与模型训练资源，仅通过更新知识库即可快速适配新场景，且能通过检索来源追溯回答依据。

未来，RAG技术将向三个方向发展：

1. 多模态融合：从当前的文本RAG扩展到“文本+图像+音频+视频”多模态RAG，如通过CLIP模型实现“图片查询→检索相关文本与图片→生成多模态回答”；
2. 智能检索进化：结合强化学习（RL）优化检索策略，根据用户反馈动态调整检索参数（如Top-K值、相似度阈值），实现“检索-反馈-优化”的自适应闭环；
3. 轻量化部署：针对边缘设备（如工业终端、移动设备），开发轻量化RAG方案（如使用量化后的嵌入模型、微型向量数据库如FAISS-Lite），降低部署成本与资源消耗。

对于开发者而言，掌握RAG技术不仅需要理解“检索”与“生成”的核心原理，更需结合业务场景选择适配的组件（如向量数据库、嵌入模型、检索策略），并通过持续的评估与迭代优化系统性能。随着开源生态（如LangChain、Milvus、Llama系列模型）的不断完善，RAG的开发门槛将进一步降低，推动更多行业实现“知识库驱动的智能生成”落地。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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