《大语言模型原理与应用》 -教案 第5章 RAG技术

课次：第讲课程教案授课主题第5章检索增强生成（RAG）技术章节内容第5章检索增强生成（RAG）技术地点课时2教学目的与要求1.了解RAG技术，了解解决大模型幻觉问题的逻辑；2.熟悉RAG系统的三大核心组件功能及协同机制；3.掌握RAG系统全流程工作逻辑；4.掌握文本向量化、混合检索、提示词工程等关键技术原理；教学重点1.RAG系统三大核心组件的功能、实现方式与评估指标；2.RAG系统全流程工作逻辑；3.RAG关键技术：文本向量化、混合检索策略、提示词工程与上下文融合技巧；教学难点1.文本向量化中稠密与稀疏向量模型的技术差异及适用场景辨析；2.混合检索策略的实现逻辑及工程化落地；3.上下文融合技术的原理及在长文本场景中的优化效果；4.LangChain框架的文档分块策略、向量数据库选型、检索器与生成器协同调优；教学方法1.多媒体教学演示；2.案例分析法；3.讨论法；教学手段1.案例素材展示；2.思维导图呈现；3.习题集训练教学过程课程思政元素1.导入：以行业痛点切入，展示大模型在医疗领域错误率超50%、传统AI知识更新周期长达数月的统计数据，引出“如何让大模型‘查资料再回答’”的核心问题；分享医疗诊断中RAG系统降低误诊率、金融合规中动态适配监管政策的案例，让学生直观感受RAG技术的实用价值，激发学习兴趣。2.理论讲解：（1）技术概述模块：系统讲解RAG的定义、实用价值，按时间线梳理早期探索、优化扩展、多模态RAG的发展脉络，重点介绍REALM、DPR、Flamingo等关键模型的突破；（2）核心架构模块：拆解检索器、生成器、知识库的功能与实现，通过示意图展示三者协同机制；-工作流程模块：分步解析“输入处理→知识检索→上下文融合→生成→后处理”全流程，结合医疗问答案例具象化每个环节的操作；（3）关键技术模块：深入讲解文本向量化、混合检索策略、提示词工程与上下文融合技术，结合参数调优说明生成质量控制方法；（4）应用场景模块：剖析医疗诊断系统、金融合规与风控的行业痛点与RAG解决方案，展示核心代码片段；3.案例深度分析：医疗领域案例：详细拆解上海某三甲医院RAG系统的知识库构建、混合检索策略、提示词增强的完整流程，分析其如何提升诊断准确率与效率；金融领域案例：解析欧盟《数字运营韧性法案》落地场景中，RAG系统如何动态索引央行公告、构建风险预警双链路，解决跨境合规审查复杂度高的问题；技术痛点案例：针对“检索到矛盾文档”“长文本检索效率低”“生成答案偏离检索内容”等常见问题，组织学生分析成因并提出解决方案，强化理论与实践的关联。4.实战操作（核心环节）：-实验准备：指导学生配置实验环境（Python3.9+、安装LangChain、PyPDFLoader、FAISS、Sentence-BERT等依赖库），分发实验素材（《中国糖尿病防治指南》PDF、实战代码模板）；分步实操：①知识库准备：使用PyPDFLoader加载PDF文档，通过RecursiveCharacterTextSplitter按语义+长度分块，讲解分块策略对检索效果的影响；②向量数据库构建：调用HuggingFaceEmbeddings生成文本向量，使用FAISS构建向量数据库并保存，演示向量相似度计算原理；③检索器实现：配置BM25+FAISS混合检索器，通过EnsembleRetriever加权融合结果，讲解Top-K值调整对召回率的影响；④生成模型配置：加载医疗领域微调模型（IDEA-CCNL/Wenzhong-GPT2-110M），配置温度（0.3）、重复惩罚（1.1）等参数，说明参数对生成质量的影响；⑤RAG链搭建：使用LangChain构建“检索→格式转换→提示词增强→生成→输出”的端到端链条，测试“我国糖尿病患病率的变化趋势”等示例问题，观察答案与来源文档的匹配度；-问题调试：针对学生实操中出现的“文档加载失败”“向量数据库无法保存”“生成答案不精准”等问题，集中答疑并引导排查。5.互动讨论：组织小组讨论，围绕“如何优化RAG系统在法律领域的应用”“当GPU内存不足时，如何降低RAG系统的部署成本”“RAG技术在保护数据隐私方面有哪些优势与不足”三个议题展开；每组推选代表分享方案，教师结合混合检索优化、轻量化部署、知识库权限管控等知识点点评，拓展技术落地思路。6.总结拓展：知识体系梳理：以“痛点→技术原理→架构→关键技术→实战→挑战→未来”为逻辑主线，串联章节核心知识点，形成完整认知框架。1.弘扬科学家精神：通过颜水成团队在RAG技术领域攻坚克难、反复实验的故事，传递执着追求、勇于突破的科研精神，激励学生在技术学习中精益求