Day 11｜理解知识库与 RAG

1. 英文课程中文导读

今天对应课程/资料：Claude API

学习时不要逐字翻译英文，而是抓住三个问题：

1. 这个概念解决什么工作问题？
2. 它能迁移到企业 AI 落地的哪个场景？
3. 我今天能产出什么文档或模板？

2. 中文知识蒸馏

• RAG 可以理解为：先从企业资料中找相关内容，再让 AI 基于找到的内容回答。
• 它的价值是减少胡编乱造，尤其适合制度、SOP、产品资料、FAQ、招投标资料查询。
• RAG 不等于绝对正确，资料质量、切片方式、检索效果都会影响答案。

3. 背诵卡

RAG = 先检索资料，再基于资料生成答案，并尽量给出来源。

4. 今日关键词

• RAG
• 检索
• 溯源

5. 今日练习

1. 先看中文蒸馏版，理解大意。
2. 打开课程入口，对照英文课程学习。
3. 用今日提示词做一次真实练习。
4. 将结果整理成当天产出物。

课程入口：https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api

6. 今日产出

• RAG 基础概念笔记.md

7. 自检问题

• 我能否用 1 分钟讲清今天概念？
• 我能否说出它适合的企业业务场景？
• 我能否拿今天模板处理一个真实任务？
• 我是否标注了需要人工确认的部分？