近日，在中国信通院组织的检索增强生成（RAG）能力专项测试中，中国电信股份有限公司研究院海翠RAG平台顺利完成该项测试的全部内容，在知识库构建能力、知识检索能力、内容生成能力、质量评估能力、平台能力方面满足测试要求。
检索增强生成（RAG）技术，是为解决大语言模型（LLM）时效性滞后、易产生“幻觉”、难适配垂直专业场景等痛点而诞生的优化方案；其核心业务价值在于，无需高额算力投入重新训练模型，即可对接外部动态知识库与企业内部文档，显著提升模型输出的准确性与实用性，快速赋能各垂直领域的智能化应用；在技术逻辑上，它采用“检索+生成”双阶段流程——先通过语义检索（如向量数据库）从外部知识库中精准抽取相关片段，再将其作为上下文注入LLM生成答案，使模型突破固有知识边界，实现动态知识增强。
为统一 RAG 技术规范、助力企业技术选型落地并推动产业健康发展，中国信通院牵头完成了《检索增强生成（RAG）技术要求》标准编制工作，并依据标准开展了检索增强生成（RAG）能力专项测试。标准包含知识库构建能力、知识检索能力、内容生成能力、质量评估能力、平台能力等五大能力域，17个能力子域，50个能力项。
在企业数字化转型的深水区，如何激活沉淀在海量文档中的非结构化知识，已成为提升组织效能的关键。传统知识库往往面临“检索不准、理解不深、更新滞后”的瓶颈。
为此，中国电信研究院打造的“海翠RAG平台”，集成知识库自动化构建、智能检索增强、精准内容生成及全维度质量评估四大核心功能，旨在为企业提供从多模态数据接入到智能问答应用的全链路解决方案。
核心亮点：打造从多模态解析到精准问答的全链路能力
海翠RAG平台是企业级大模型应用的智能知识底座，致力于解决私有知识落地的“幻觉”与“断层”痛点，通过模块化设计实现知识资产的“深加工”，能快速适配人力、法律、营销等垂直场景，全面支撑企业数智化转型。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
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