写在前面：为什么企业 AI 落地绕不开 RAG？
在前四讲里，我们已经完成了 AI 产品经理从认知到实战的第一阶段。
第一讲，我们建立了 AI 产品经理的岗位图谱，明确 AI PM 的核心价值不是“会用 AI 工具”，而是能把模型能力转化为产品价值。
第二讲，我们讲了大模型底层通识，重点理解 Token、上下文窗口、模型幻觉、Prompt、RAG、Agent、微调、模型选型、评估和成本。
第三讲，我们讲了 Prompt 工程与 API 调用，强调 Prompt 是 AI 产品的最小原型，API 调用是模型能力进入产品系统的关键。
第四讲，我们讲了存量产品 AI 改造实战，重点是如何从已有业务流程中找到高价值、可验证、风险可控的智能化节点。
到了第五讲，我们进入企业 AI 落地中最重要、也最容易踩坑的一类项目：
RAG 知识库产品。
我将第五讲定位为“RAG 知识库全栈落地”，核心内容包括文档解析、清洗分段、向量化存储、混合检索、重排序生成、防幻觉设计、内容溯源、Graph 增强方案，以及用 Dify 搭建企业智能问答助手。
这节课非常关键。
因为对大多数企业来说，真正的 AI 需求不是让大模型“自由聊天”，而是让它基于企业自己的知识回答问题、辅助工作、沉淀经验、提升效率。
例如：
员工问：“今年年假怎么计算？”
客服问：“这个售后场景应该怎么处理？”
销售问：“这个行业客户适合推荐哪个方案？”
