在人工智能大模型（LLM）广泛应用的今天，开发者面临一个核心挑战：如何让模型在保持泛化能力的同时，生成精准、可解释且符合业务需求的响应。RAG（检索增强生成）技术通过将模型推理与外部知识库结合，为这一问题提供了系统性解决方案。《吃透 RAG 检索增强！AI 大模型应用开发，搞定大模型精准问答全流程》课程，正是围绕这一技术主线，为开发者构建了一套从数据治理到响应优化的完整方法论。 技术本质：RAG如何破解大模型的“知识盲区” 传统大模型依赖静态训练数据，存在三个致命缺陷： 时效性缺失：训练数据截止