随着大模型逐步向深度认知推理领域拓展，以检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）为核心的人工智能技术可显著提升其准确性和稳定性，为企业提供高性价比的行业解决方案。为推动产业健康持续发展，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）人工智能研究所联合业界多家单位共同编制了检索增强生成标准。

2025年12月，煤炭科学研究总院有限公司暨煤炭共性技术研究院（以下简称“煤科总院”）参与由中国信通院组织的可信AI检索增强生成评估，其自主研发的**“太阳石矿山大模型RAG服务平台”顺利通过评估，荣获当前最高评级4+级**。本次评估严格依据《检索增强生成技术要求与评估方法》标准开展，涵盖2个能力域、6个能力子域及20余个能力项，全面检验平台在知识接入、检索质量、生成答案相关性、技术实施等方面的综合能力。同时同步评估产品在矿山安全生产、智能开采、灾害防治等典型场景中的应用成熟度与运行稳定性。

太阳石矿山大模型RAG服务平台是煤科总院在人工智能领域取得的一项重要成果，更是展示太阳石矿山大模型核心能力的关键载体。平台以矿山专业智能问答服务为核心功能，依托太阳石矿山大模型与煤炭行业专业知识库构建而成，具备深度思考能力，可针对复杂矿山问题提供专业化解答。平台同时支持联网检索，可快速获取并整合最新行业资讯与技术动态，精准满足煤炭行业多层次、多场景的咨询需求。值得关注的是，平台特别增设应急问答模块，进一步强化专业服务的响应效率与实战能力。作为推动煤炭行业人工智能创新发展与合作共赢的重要纽带，平台全面呈现太阳石矿山大模型在不同业务场景下的应用范式，帮助用户直观把握大模型技术的行业应用边界与价值潜力。此外，平台设置“资质成果展示”和“行业协同方案展示”两大板块，系统梳理太阳石矿山大模型在技术研发、行业落地等方面的丰硕成果，为产业链上下游搭建起高效的交流合作桥梁，助力煤炭行业加速智能化转型升级。

图 1 太阳石矿山大模型RAG服务平台

【评估介绍】

检索增强生成评估围绕技术能力和应用能力，为检索增强生成技术在知识库构建、信息检索优化、生成技术完善以及应用生态拓展等方面提供规范与指导。

1

技术能力

关注检索增强生成各项技术能力及性能，包括知识接入（数据接入、数据分段、数据索引等）、检索能力（检索方式、检索质量等）、生成能力（答案相关性、答案忠实性、上下文相关性等）、优化能力（表征优化、检索优化、提示优化等）；

2

应用能力

关注检索增强生成服务的质量和效果，包括应用成熟度（组件管理、调用方式、场景适配等）、应用稳定性（鲁棒性、安全性、否定拒绝、信息整合等）。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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