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安平做网站的电话,以下区域不属于官方网站,电子商务公司有哪些,网站的关键词库大语言模型#xff08;LLM#xff09; 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”#xff08;hallucination#xff09;问题#xff0c;以及难以访问私有或领域特定数据——催生了**检索增强生成#xff08;RAG#xff09;技术的诞生。如今#xff0c;随着智能体#xff0…大语言模型LLM 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”hallucination问题以及难以访问私有或领域特定数据——催生了**检索增强生成RAG技术的诞生。如今随着智能体Agentic**范式的引入RAG 技术正迈向一个更高级、更自主的阶段先进的智能体增强检索增强生成EAG-RAG。EAG-RAG 不仅仅是简单的检索与生成叠加它构建了一个闭环、自优化的端到端工作流程将文档处理、智能查询理解、多策略检索和质量保障机制整合于一体是实现企业级知识问答系统的关键技术。一、深度知识工程EAG-RAG 的性能基础在于其对知识源的深度处理和结构化这远超传统 RAG 简单的文本切分。1. 高级内容提取与表格感知富集系统从诸如SharePoint等企业内容管理系统提取非结构化和结构化数据。在这个环节一个大型 LLMLLM (large)被用作内容富集智能体结构化识别LLM 不仅识别文本还能执行表格感知富集Table-aware enrichment。这意味着它能够解析复杂的表格、图表和嵌套列表理解数据间的关系而不是将表格视为普通文本行。元数据注入它通过分析内容语义添加高质量的自定义元数据属性Custom Metadata Attributes例如文档类型、主题标签、创建日期、访问权限等。这些元数据是后续精准过滤检索的基础。2. 智能切块与离线存储表格感知切块Table-aware chunking传统的 RAG 依赖固定大小的切块经常导致表格数据被切断上下文丢失。EAG-RAG 的智能切块确保了关键信息如表格的行、列标题及其内容被完整地保留在一个知识块中极大提高了信息的原子性和可检索性。向量与特征存储增强后的信息块通过嵌入模型Embed. Model转化为向量存入向量存储Vector Store同时结构化特征和元数据存入特征存储Feature Store。这两个存储共同构成了离线存储Offline Store是后续所有检索的基础。二、预处理与检索在用户发出查询Query后EAG-RAG 引入了由小型 LLM 驱动的“预处理Pre-Process”智能体这是其智能体增强Agentic特性的核心体现。1. 双重 LLM 智能体优化查询优化器Query Optimizer一个小型 LLM专注于理解用户查询的深层意图和隐含前提。它能够将模糊、口语化的查询例如“上次那个项目的预算是多少”重写为结构化、针对性强的查询例如“检索关于‘2024年第三季度市场推广项目’的财务预算数据”。来源识别与过滤器Source Identifier另一个小型 LLM负责识别查询中的关键约束和领域术语。它生成处理后的查询和元数据过滤器Processed queries, metadata filters。例如如果查询涉及“合规文件”它会生成一个过滤器只针对“文档类型法规”的知识块进行检索。2. 混合检索策略预处理后的请求进入检索过程Retrieval Process采用强大的混合检索机制BM25-检索器基于稀疏向量的关键词匹配擅长捕获字面匹配的高相关性文档。嵌入模型向量搜索基于稠密向量的语义匹配擅长捕获概念和语义相似度。通过结合这两种方法系统能最大限度地减少**召回不足low recall**的问题确保获取到最全面、最相关的检索到的知识块Retrieved chunks。三、内容生成与优化检索到的知识块和优化后的查询进入答案生成模块同样由 LLM 智能体主导。1. 智能答案生成答案生成器LLM (large) Answer Generator基于**提示配置Prompt configs**和检索到的上下文一个大型 LLM 生成初始的答案。这一步侧重于内容的丰富性和对信息的整合。后处理器LLM (small) Post-processor这是一个关键的质量控制环节。小型 LLM 作为后处理器专注于精炼、校验和格式化答案。它可以执行的任务包括事实核查交叉比对答案和检索到的知识块减少幻觉。去冗余删除重复信息和过渡性语句。格式优化确保答案符合用户终端如 Teams的显示习惯。2. 用户交互与反馈最终答案通过Teams等协同工具返回给用户。用户的提问和系统的回答Query and Answer作为重要的**后生产指标Post-production Metrics**数据进入下一步的自优化环节。四、闭环评估与持续改进EAG-RAG 区别于传统 RAG 的最大特征是其内置的自评估和自修正机制这使得系统可以持续演进无需频繁人工干预。黄金数据与评估基准Golden text data预先定义的高质量问答对用于提供评估的客观标准。LLM 作为评判者LLM as-judge Eval这是一个尖端的评估方法。一个专用的 LLM 被训练来模拟人类评估者基于“黄金数据”对系统的批处理输出Batch Exec进行全面评估。它能够评判答案的以下维度忠实度Faithfulness答案是否完全基于检索到的知识块相关性Relevance答案是否切中用户查询的要害连贯性Coherence答案的逻辑和语句是否通顺反馈回流机制评估结果直接影响到离线存储。如果某个知识块在多次评估中导致低质量回答系统可以触发其元数据的更新甚至重新执行内容提取/富集/切块流程从而形成一个数据驱动的持续改进闭环。EAG-RAG 通过将 LLM 的智能推理能力部署到工作流的每个关键节点——查询优化、内容富集、答案校验和质量评估——成功解决了传统 RAG 在准确性、可维护性和知识更新方面的核心挑战。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】