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RAG實戰：用LangChain打造企業級AI知識庫
從零到一建立 RAG 系統，讓 AI 讀懂你的企業資料，打造專屬智能問答助手。
✓理解 RAG 架構與核心原理✓使用 LangChain 建立完整 RAG Pipeline✓掌握 Chunking、Embedding、Reranking 等關鍵技術
6 小時16 個單元桑尼 Sunny
課程時長
6 小時
教學單元
16 個
難度
進階
交付物
3 項
最近更新
2026年2月
學完你將能夠
動詞開頭、可量化的學習成果
理解 RAG 架構與核心原理
使用 LangChain 建立完整 RAG Pipeline
掌握 Chunking、Embedding、Reranking 等關鍵技術
部署生產級 AI 知識庫應用
完整介紹
這門課不只教理論，而是帶你從零建立一個完整的 RAG 應用。你將學會文件處理、向量化、語意搜尋、Prompt 組裝等核心技術，並使用 LangChain + Supabase pgvector 實作一個能回答企業內部問題的 AI 助手。課程涵蓋 Chunking 策略、Embedding 模型選擇、Reranking 優化等進階主題，讓你的 RAG 系統達到生產級品質。
你會做出什麼
課程中實作產出的具體成果
完整 AI 應用專案
從零到部署的完整作品，可放入作品集
Prompt 模板庫
30+ 經過驗證的高效 Prompt 範本
實戰 SOP 文件
可直接套用到工作流程的標準作業程序
課程大綱
16 個單元，5 小時 43 分鐘關於講師
桑尼 Sunny
AI 應用教育者
擅長將複雜的 AI 概念轉化為易懂的教學內容。專精 Prompt Engineering、RAG、AI Agent 等前沿技術，累積豐富的實務與教學經驗。
常見問題
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