在本课程中，我们将学习如何为检索增强生成（RAG）优化文件和数据。

课程结束时，你将获得一套可操作的步骤，帮助你在使用自定义知识源时提升大语言模型（LLM）生成回复的质量。

RAG 结合了两个强大的概念：检索和生成。它让你的 AI 智能体能够从庞大的数据源（如产品目录或政策清单）中精准提取信息，并利用语言模型生成自然且有信息量的回复。这意味着智能体不仅能给出答案，还能快速、准确地从可信来源提供正确答案。

但关键在于：智能体回复的质量很大程度上取决于你输入数据的质量和结构。如果数据杂乱、冗余或无结构，智能体的回答也会受到影响。这就是数据预处理至关重要的原因。通过精心准备数据，你为高质量、有意义且准确的回复打下了基础。

在本系列中，我们将带你全面了解如何为 RAG 准备文件和数据。我们将涵盖：

• 如何清晰地组织文档结构，
• 文本清理与简化的最佳实践，
• 添加元数据和摘要以丰富上下文，
• 优化非文本数据，如图片和表格，
• 数据验证与维护。

每个视频都会通过实例详细讲解这些步骤，为你的 AI 项目提供可直接应用的实用见解。完成本系列后，你将掌握将任意数据集转化为 RAG 并优化 AI 智能体性能的工具。