打造 RAG 智能代理：NVIDIA DLI 大型語言模型實作坊 | CAVEDU 教育團隊

課程介紹

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種結合大型語言模型（LLM）與外部資料檢索的技術，目標是提升生成式AI模型的準確性和可靠性，同時降低幻覺發生的可能性。目前 RAG 技術已廣泛應用於以下領域：

企業知識管理：RAG技術可用於建構企業內部的知識庫查詢系統，讓員工能夠透過自然語言提問，快速取得所需資訊已以提升工作效率。
智能客服系統：透過RAG技術，企業可以建立智能客服機器人，24小時自動回應客戶詢問，提供精確、即時且與企業高度相關的資訊，提升客戶滿意度。
個性化購物體驗：零售商利用RAG技術，從搜尋引擎、社交媒體等即時來源中蒐集客戶喜好和市場趨勢，為每位購物者提供個人化的產品建議，增加顧客滿意度並提高銷售轉化率。

本課程將深入探討模型編排技術、內部推理、對話管理與工具策略，帶領學員掌握 RAG 代理的核心開發技能。

✅ 認證資訊：完成本課程評量之後，即可取得 NVIDIA 原廠完課證明。

? 版本說明：本課程原文名稱為 [Building RAG Agents with LLMs]，已有提供正體中文版本，相關資訊皆以原廠為準。

[caption id="attachment_61971" align="aligncenter" width="450"] 運用 AI 大型語言模型打造 RAG 智能代理 - 完課證明樣張

完課證明樣張[/caption]

[caption id="attachment_61988" align="aligncenter" width="501"] RAG 智能代理課程定位

課程學習路徑定位[/caption]

? 聚焦 RAG 實戰應用：課程先行介紹大型語言模型的理論基礎，更強調檢索增強生成 (RAG) 在研究論文與真實應用場景中的落地實作，讓學員學會如何建構能回答專業資料集問題的智慧代理。
? 完整實作流程：從 LLM 推論介面、LangChain 管線設計、Gradio/LangServe 部署，到向量資料庫 (Vector Store) 的檔案檢索，涵蓋開發、串接、部署的完整流程涵蓋 LangChain 設計、向量資料庫檢索至部署的流程。
? 對話管理與狀態維護：透過設計對話管理機制與狀態維護，學員能掌握如何將對話轉換成結構化資訊，並有效支援多輪互動與知識推理。
? 嵌入模型與防護：深入介紹嵌入模型在語意相似度、檢索效率與對話安全防護 (Guardrailing) 上的應用，確保系統能精準且安全地處理使用者需。
? 原廠認證評量：透過最終評量，學員需整合文字生成、多模態學習與智能代理技術來開發一個 LLM 應用。成功完成課程評量將獲得完課證明，驗證所學技能。

時間	內容摘要
10:00 – 10:30	簡介 NVIDIA DLI 深度學習學院與主流 AI 工具註冊 NVIDIA 開發者帳號
10:30 – 12:00	NIM 平台與 LLM 探索認識 NVIDIA NIM 平台、自迴歸模型與大語言模型、向量資料庫部署策略
12:00 – 13:00	午餐時間
13:00 – 14:40	API 串接與 LangChain 不同模型 API 串接實作、LangChain 概念與範例應用
15:00 – 16:30	運行狀態與內部推理實作推理功能、設計多輪對話推理代理 (Reasoning Agent)
16:40 – 17:00	Q&A 與複習

時間	內容摘要
10:00 – 12:00	文件載入與向量化載入不同格式文件、嵌入模型應用與建立向量儲存庫
12:00 – 13:00	午餐時間
13:00 – 15:20	RAG Agent 完整實作向量儲存整合RAG 管線、RAG 效能評估、實作 LLM as a Judge
15:30 – 16:30	課程評量：完成評量並獲得 NVIDIA 原廠完課證明
16:30 – 17:00	結尾與後續資源

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