《基于AI大模型开发RAG知识库最佳实践》课前问卷

您好！本问卷用于了解参训人员的RAG/Agent基础、项目现状与培训期待，便于讲师调整案例深度和实操安排。选择题如未特别标注均为单选，感谢您的配合与支持！

Q1:您目前对RAG（检索增强生成）的了解程度是？

完全不了解

听说过，但没实践过

了解基本流程：文档解析→切块→嵌入→向量库→检索→生成

做过Demo或小型项目

已在项目/生产中使用，并做过优化

Q2:您目前对Agent智能体开发的接触情况是？

未接触

了解概念，但未开发过

用Coze/Dify/智谱等低代码平台搭建过

用LangChain/LangGraph/CrewAI等框架开发过

已有Agent项目上线或生产实践

Q3:您对“智能体上下文工程”（Context Engineering）的熟悉程度是？

不了解

听说过

了解基本概念，如上下文窗口、提示词组织、检索结果注入

在项目中有实践

能系统设计上下文管理策略并优化效果

Q4:您对“智能体记忆”（Memory）的熟悉程度是？

不了解

听说过短期记忆/长期记忆

了解会话记忆、向量记忆、摘要记忆等基本方式

在项目中实现过记忆机制

能针对业务设计记忆架构并评估效果

Q5:您使用过或计划使用的RAG/Agent开发框架有哪些？

LangChain / LangGraph

LlamaIndex

CrewAI

AutoGen

Dify / Coze / 智谱等低代码平台

自研框架/自研平台

暂无

其他：__________

Q6:您目前或预期的RAG应用类型有哪些？

企业文档问答/知识库问答

智能客服/工单辅助

研发辅助/网络运维辅助

合规审查/制度问答

日语资料检索、翻译辅助或日语问答

知识图谱/GraphRAG

暂无明确应用

其他：__________

Q7:您的Python及代码开发基础是？

基本不写代码

能阅读代码，少量修改

能独立编写简单脚本

能独立开发RAG/Agent应用

能进行架构设计、性能优化和工程化部署

Q8:您现有或计划接入知识库的数据源类型有哪些？

PDF / Word / PPT

网页、Confluence、Wiki

Jira、工单、邮件

数据库、Excel/表格

网络设备手册、配置文档、日志

扫描件、图片、音视频

日语文档/日文工单/日语邮件

暂无

其他：__________

Q9:您当前RAG/Agent项目所处阶段是？

暂无项目

调研/学习阶段

PoC验证阶段

试点/小范围使用

已生产部署

已上线并持续优化

Q10:您对RAG/Agent评估与监控的经验是？

没有评估经验

主要靠人工抽检

有简单评估指标或测试集

有离线评估集和批量评估流程

有在线监控、反馈闭环和自动评估流水线

Q11:请简要描述您目前项目中的RAG和/或Agent架构情况。提示：可从数据源→文档解析→切块→Embedding→向量库→检索→重排→Prompt→大模型生成→Agent编排/工具调用等环节说明；如暂无项目，请写“暂无”。

填空1

Q12:您目前在RAG或Agent项目中遇到的主要问题是什么？提示：如幻觉、检索不准、日语/网络术语理解、表格/PDF解析、权限控制、响应延迟、成本、评估困难、部署合规等。

填空1

Q13:您对本次培训的期待是什么？希望采用什么培训形式？提示：如原理讲解、代码走读、低代码演示、分组工作坊、网络运维/日语资料案例、现场答疑、沙箱实操等。

填空1

《基于AI大模型开发RAG知识库最佳实践》课前问卷

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