关键知识
- 跟着一个完整项目体验从提示优化到 RAG 调优的工程迭代
- 用自动评测比较不同方案,而不是凭感觉判断
- 了解大模型应用在部署与合规方面的基本要求
前置知识
Python 与 Jupyter;零编程基础建议先完成 L2。 访问说明:仓库在 GitHub,国内访问可能较慢;练习需百炼 API Key,会产生调用费用。
建议练习
先只读 RAG 相关章节的 Notebook、不运行:记录它的切分方式、检索参数和评测指标,再和站内 RAG 项目工坊的做法逐项对比,写下两者各自的取舍。
依据与出处
编辑整理,依据已获取的简介或片段。请结合原始资料核对技术细节。
引用实操:给 AI 答案逐句配证据,找出引用也会错的地方
用活动报名规则练习主张拆分、原文定位和条件核对,修正有链接却不支持结论的回答。
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收录:2026年10月19日
核对原始资料待核验公开版本 1
适用范围:2026-10-09 核对:README 更新记录含 V2.4.3(2026-06-30)新增 Harness Engineering 与 Loop Engineering;仓库最近提交 2026-08-10;有中英双语内容。
人工核验:尚无核验记录