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Introduction to retrieval-augmented generation concepts: 点评
- 教学 2.0
- 动手 1.0
- 时效 3.0
- 性价比 4.0
- 职业相关 2.0
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这是一个 30 分钟的图文版词汇表。有助于你搞懂“RAG”这个词，但想用它做点事，你还需要一门真正的课程。
决策摘要
2.5/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
需要在开会前，或深入学习前，快速了解 RAG 定义的纯新手。
注意
完全没有动手环节，所谓的“练习”只是读代码。
- 教学 2.0
- 动手 1.0
- 时效 3.0
- 性价比 4.0
- 职业相关 2.0
适合谁
需要在开会前，或深入学习前，快速了解 RAG 定义的纯新手。
谁可以跳过
任何想看代码、动手实验、或者了解不同 RAG 技术对比的人。
优点
- 完成速度极快。
- 图表清晰，解释了 RAG 的基本流程。
- 覆盖了“grounding”、“retrieval”等最核心的术语。
缺点
- 完全没有动手环节，所谓的“练习”只是读代码。
- 更像是微软 Foundry 产品的介绍文档，而非一个通用的概念课。
- 内容非常概念化，学完没法帮你做出任何东西。
看到“练习 - 实现基本 RAG 模式”这个单元时，我心里咯噔一下。这根本不是练习。它给了一个 GitHub 仓库链接，里面是完整的成品代码，而操作指引仅仅是“阅读代码”。没有沙盒环境，没有本地配置教学，甚至连个填空都没有。这正是我最期待的部分，那种因为亲手搭建而让概念豁然开朗的时刻，结果它只是个阅读理解任务。我点开仓库，扫了一眼 Python 脚本，感觉就像是刚拿到了一份我从未参与过的考试的答案。
这个模块剩下的部分，基本就是把几页制作精良的幻灯片转成了网页。解释从用户提示到向量数据库再到大模型的流程图很清晰，这可能是整个课程最好的部分了。但文字给人的感觉像是在为 Microsoft Foundry 产品写的销售稿。几乎每隔一段就会暗示一下微软自家的产品。它教会了你“是什么”——RAG 是什么，Grounding 是什么意思——但完全跳过了“怎么做”。怎么选 embedding 模型？不同的分块策略有什么利弊权衡？如果检索那一步失败了怎么办？这里全都没提。
说白了，这就是一堂 35 分钟的词汇课。我现在知道 RAG 的官方定义，也能认出那个流程图了。仅就这点来说，它还行。但如果你希望能学完后，自己就能动手尝试搭一个哪怕是玩具级别的 RAG，那你会很失望。这只是真正学习开始前的“预习”而已。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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