帝国网站管理 上一条 下一条 链接 信息id 信息发布时间网站优化意义

帝国网站管理 上一条 下一条 链接 信息id 信息发布时间,网站优化意义,西安个人做网站,短网址生成器 python学习AI大语言模型是一个系统的过程#xff0c;需要从基础开始#xff0c;逐步深入到更高级的技术。大语言模型本身存在一些局限性#xff0c;而RAG就像那种上学时的“开卷小天才”——会查资料#xff0c;还会加工#xff0c;能有效减少产生误导性信息的可能#xff0c;它…学习AI大语言模型是一个系统的过程需要从基础开始逐步深入到更高级的技术。大语言模型本身存在一些局限性而RAG就像那种上学时的“开卷小天才”——会查资料还会加工能有效减少产生误导性信息的可能它是AI大模型应用的创新方法为AI的回答能力打开了新世界的大门为企业搭建知识库提供了全新的解决方案即通过结合信息检索、增强和文本生成能力有效提升大模型在知识密集型任务的准确性、可靠性、可解释性以及大幅减少大模型的幻觉。一、RAG知识库相关名称解释1、文档解析文档→结构化数据将可解析pdf非扫描件、word、txt格式的非结构化文本文档解析为标准的结构化文档数据。2、知识构建结构化数据→构建索引基于结构化文档数据按照知识索引构建策略生成若干类型的知识索引用于后续知识问答过程中的检索任务。3、知识检索用户问题→检索索引→检索结果对用户问题进行意图识别、改写、优化按照检索策略进行知识召回用于后续的大模型生成任务。4、Prompt是给AI的指令引导模型生成符合业务场景的响应输出.5、RAG问答生成问答提示词→大模型生成根据RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成范式规则将用户问题、知识检索结果构建为问答提示词提供给大模型利用大模型的文本生成能力输出问答形式的结果回复。二、基于大语言模型搭建知识库问答的三种解决思路1、模型微调Fine-Tuning基于专有知识建立训练数据集用大模型在数据集上进行微调改变神经网络中参数的权重相当于让模型去学习这些知识。微调方式适合特定的任务但也存在一些问题如没有解决事实性问答可靠的问题、计算资源和时间成本较高、需要构建特定领域的微调训练语料、微调的结果存在不确定性等。2、使用提示工程Prompt Engineering使用领域的专业知识作为输入信息提供给模型类似于短期记忆容量有限但是清晰其优势是模型解析回答的正确性和精度高不足在于所有的大模型均对输入信息的最大长度有限制一次能够处理的文本数量有限对于知识库来说从可行性和效率角度都是不合适的。3、结合知识检索增强大模型在进行模型问答时使用信息检索构建知识库查询将检索结果提供给大模型进行理解和生成。该方法使大模型作为用户和搜索系统中介发挥其自然语言处理能力对用户请求进行纠错、提取关键点等预处理实现“理解”对输出结果在保证正确性的基础上进行概括、分析、推理。这样无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要。 RAG主要是指上面的第三种解决思路它的核心就是让AI大语言模型学会查资料再用查到的内容回答提问。在DeepSeek出来之前很多模型不具备联网搜索能力目前市面上的【联网搜索】实际也是一种RAG也称为知识库外挂。但是在企业应用中RAG往往是企业内部不便公开的业务数据、知识库。RAG技术价值在垂直领域大模型里非常明显。比如企业内部的用户数据、沉淀多年的数据仓库、搜索平台数据研报、法律文本、合同等。RAG让数据孤岛不再孤单让没有能力自研大模型没有能力购买GPU的企业也可以快速应用处于孤岛的数据价值。三、知识库发展历程1、早期的知识库以纸质文档为主对于检索和更新使用非常低效且随着时间的推移文件的数量逐渐庞大纸质文档常年缺乏维护损坏后也无法产生有效的价值。2、进入信息时代文档管理逐步电子化存储到计算机系统中对文档进行管理很大程度上便捷了使用但都是孤立存储的没有建立文档知识的关系缺乏相关知识的联动。3、云计算和大数据推动了一系列人工智能技术的落地和发展使人们从信息时代迈入了智能时代。四、RAG技术发展历程1、朴素RAGNaive RAG最早期RAG应用实践使用简单的全文检索或者向量检索得到与输入内容相关的数据。Naive RAG由于存在缺少语义理解能力对输出效果提升还有较大空间。2、进阶RAGAdvanced RAG在Naive RAG基础上进行了优化对检索前、中、后进行了加强。1索引过程中使用了滑动窗口、细粒度分割和元数据整合等技术来提高被索引内容的质量。包括知识库数据质量优化、索引优化、Query内容重写、以及Embedding微调生成对上下文理解更准确的语义向量。2在检索阶段引入了预检索。3检索后对检索文档的相关性进行Reranking如扩展、重写和排序、摘要以获得更高的检索效率和准确性让最终提供给大模型的信息更加集中使生成内容丰富、准确。3、智能体RAGAgentic RAG这个是目前最强大的RAG技术流程上对 RAG 模块之间进行设计和编排可以动态决策整合多种API或者系统工具能力和调用LLM-based Agent实时解决复杂问题。这些设计不仅提升了系统的整体效能还为开发者提供了定制化的解决方案。五、RAG技术核心原理外挂知识库的优势在于它能够利用海量的外部数据进行知识补充从而提升回答的质量和准确性特别是在动态性强、知识库更新频繁的场景中尤为重要。它是一种低成本的实现方式能够通过利用本地专业知识将高质量的数据信息加工为知识库再由大模型完成检索召回与总结生成辅助各行各业实现专业知识精准问答。RAG 是一种结合了检索和生成的混合式深度学习模型常用于处理复杂的自然语言处理任务。RAG模型通过将外部知识库中的信息与大语言模型结合在一起可以提供更准确和上下文相关的答案。具体来说RAG核心技术主要包括检索、增强和生成三个步骤。1、问题来了先搜一搜检索Retrieval当用户查询内容RAG通过向量检索技术负责从预先建立的外挂知识库比如数据库、网页、文档检索等中检索与查询内容最相关的文档或信息片段具体来说就是将用户的查询通过“嵌入模型”转换成向量以便与向量数据库中存储的知识相关的向量进行比对。通过相似性搜索从向量数据库中找出最匹配的前K个数据通过“Rerank模型”等技术对初步检索结果进行重排序提高检索结果的相关性和质量。对应【联网搜索】就是先从互联网上搜索相关资讯、文章、内容。2、知识到手加工一下增强Augment将用户的查询内容和检索到的相关内容一起嵌入到一个预设的提示词模板中。3、生成答案妙笔生花生成Generation将上面预设提示词模板内容输入到大语言模型比如DeepSeek等中大语言模型会基于检索内容生成有明确依据的响应可以大幅提升大模型可解释性、并减少大模型凭空编造的风险。六、RAG搭建高效知识库可分为5个基本流程知识文本准备、嵌入模型Embedding Model、向量数据库、封装检索接口、根据查询生成回答。1、知识文本准备文档的预处理和加载并按一定条件切割成片段知识库本身的文本质量对最终效果的影响至关重要这是大模型最终生成回答的原始语料。文档预处理优化应制定标准化的文档模板确保内容的一致性和易读性。1文档命名统一控制在名称长度涵义简洁避免无意义的数字、符号或缩写2文档语言统一中文描述因为量化模型对于中英文、繁简体的支持不一样向量化导致乱码或没有用的数据3文档内容设置清晰的层级标题对图片、表格、公式、超链接、附件等进行特殊处理。建立问答对基于用户可能的提问方式构建问答对作为知识库原始数据2、嵌入模型Embedding Model上传文本语料开始构建本地的知识库时为了便于分析和处理需要将长文本进行切割分块1通过设置合理的文档切割chunk_size验证所选取的Embedding模型在多大的chunk_size上表现最佳2文档段落处理基于文档切割时所设置的 chunk_size对知识库文档的段落进行拆分或者合并尽量保证连贯语义数据不会被切割3知识库文档标注为了提升召回准确性一方面在导入前先对知识库文档内容进行标注处理3、向量数据库将切割的文本片段灌入向量数据库1将知识库文档切割成chunk文本片段之后需要通过Embedding技术转换为算法可以处理的向量存入向量数据库2选择不同的Embedding模型进行验证实践中也发现bge-large-zh优于m3e-base3召回准确率一般采用Top5和Top10来评估Embedding模型的好坏TopN召回准确率TopN条chunk包含回答数 /总查询数4、封装检索接口问题理解和查询检索用户提问-将问题用嵌入模型做Embedding - 问题向量化 - 到知识库所在向量数据库中进行相似的匹配 - Rerank模型召回得分最高的k个Chunks1用户提问后同样将用户的问句向量化。将用户的问句与向量数据库中的chunk匹配匹配出与问句向量最相似的Top K个2k的取值根据实际的场景不断测试选择最佳的k值。一般来说调大k值会增加召回片段中含有正确答案的概率但召回的无关信息更多模型生成的答案质量反而会更差3Temperature参数设置1 代表十分精确而0代表发散生成的内容会更有创造性需要根据自己的场景设置合适的Temperature值4Top K的排序方式检索返回的Top K会按照数据库中的顺序进行排序目的是保留原始数据库的上下文结构可以增加Top k的大小比如从10个增加到30个然后再使用更加精确的算法进行Rerank5、RAG知识库工程具体搭建流程请参考《开启智能体和知识库探索之旅Dify知识库搭建RAG》Query - 检索 - Prompt - LLM - 回复1连接向量数据库2加载向量模型3创建索引4取本地的文本文件并进行切分然后向索引中添加数据5使用查询从向量数据库中检索数据6将检索的结果进行汇总7将检索到的结果Prompt原始查询文本用户promptk个Chunks三者送到大语言模型LLMLLM将生成回答返回给用户七、企业知识库还需进行一些针对性的功能设计1、知识库管理支持对知识库、知识数据的全生命周期治理管理。用户可通过界面、接口等方式使用知识库管理功能。2、知识处理支持多种文件格式、多种数据类型的知识处理从杂乱无序的原始数据中处理获得高质量的知识信息。3、知识构建支持丰富的知识构建策略用户可根据实际知识数据情况进行配置从而达到最优的知识构建效果。4、知识检索支持向量、全文、混合等知识检索模式提供丰富的检索参数配置项。用户可通过任务流组件、接口等方式使用知识检索功能。八、大语言模型LLM在行业内典型的知识库应用场景1、文档片段检索利用知识库对完整文档分块并进行知识构建。通过用户输入的文本进行检索返回最相似的TopK个文档块。2、文本检索利用知识库对已经完成分块的文本直接进行知识构建。通过用户输入的文本进行检索返回最相似的TopK个文本。3、QA检索利用知识库对QA数据进行知识构建。通过用户输入的文本对QA进行检索返回最相似的TopK个QA数据。4、简易检索问答通过用户问题进行上述三类知识检索将检索结果用户问题拼接成提示词然后提供给大模型获得模型的回复典型的RAG检索生成问答流程。5、复杂检索对话复杂对话逻辑如拒答、问题分类、回答分路等需要通过任务流方式进行编排开发。业务侧需要进行对话逻辑、路径的设计从而明确使用知识检索的具体环节。九、基于RAG的知识库最基本的步骤实际应用时优化建议1、知识库的动态更新随着时间的推移知识库中的信息可能会过时或无效因此需要设计自动化的知识更新机制以保证系统回答的准确性和时效性。2、模型微调在不同的应用场景中可能需要对调用的模型进行选择或者对提示词进行优化来引导模型生成更符合预期的输出。3、混合检索策略可以结合向量检索与传统的关键词检索策略在保证检索精度的同时提高召回率。4、系统可扩展性确保系统能够随着数据量和请求量的增加而扩展避免性能瓶颈。使用分布式检索和生成技术是实现这一目标的关键。5、用户反馈循环引入用户反馈机制定期分析用户的查询和系统的响应持续改进模型和定期维护更新知识库提升整体系统的智能水平。6、多模态知识处理利用OCR技术等技术处理图片和视频等非文本知识源将其转换为可理解的纯文本数据丰富知识库的内容。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”