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做pc端网站什么开头,深圳地铁建设集团网站,seo查询价格,创新网站建设工作室RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09;是一种结合信息检索与大语言模型#xff08;LLM#xff09;生成的技术框架#xff0c;核心目标是通过检索外部知识库的精准信息#xff0c;辅助 LLM 生成更准确、更具依据的回答#x…RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种结合信息检索与大语言模型LLM生成的技术框架核心目标是通过检索外部知识库的精准信息辅助 LLM 生成更准确、更具依据的回答减少 “幻觉”编造信息。其涉及的技术和流程如下一、RAG 涉及的核心技术RAG 的技术栈可分为检索层、生成层和辅助层三大类具体如下1. 检索层技术核心高效获取相关信息检索层的核心是从海量文档中快速找到与用户查询最相关的内容涉及以下技术文档预处理技术文档加载处理多格式文档PDF、Word、Markdown、网页 HTML 等常用工具如LangChain的DocumentLoaders、Unstructured。文本清洗去除噪声如广告、格式符号、修正错别字、统一格式如日期、单位。文本分割Chunking将长文档拆分为短片段Chunk避免因文本过长导致嵌入效果差。常用策略按固定长度分割如 500 字符、按语义分割如基于段落、句子边界工具如LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter。嵌入技术Embedding将文本文档片段或用户查询转换为高维向量嵌入向量使语义相似的文本在向量空间中距离更近。核心是嵌入模型分为通用模型如Sentence-BERT轻量高效、OpenAI Embeddingstext-embedding-ada-002通用性强、BERT需微调适配场景。领域模型如BioBERT生物医学、Legal-BERT法律针对专业领域优化语义捕捉。向量数据库技术存储嵌入向量并支持高效相似性检索核心能力包括向量存储将文档片段的嵌入向量与原始文本关联存储。索引优化通过近似最近邻ANN索引如 FAISS 的 IVF、HNSW加速检索平衡效率与精度。主流工具Milvus开源高扩展性、Pinecone云服务易用、Weaviate支持语义搜索 结构化数据、Qdrant轻量适合边缘场景。检索算法相似度计算衡量查询向量与文档向量的匹配度如余弦相似度常用抗维度影响、欧氏距离适合低维、点积效率高。检索策略如 “召回 - 排序” 两阶段检索先通过 ANN 召回候选再用精排模型筛选、混合检索结合关键词检索与向量检索。2. 生成层技术核心基于检索信息生成回答生成层的核心是利用 LLM 将检索到的信息转化为自然语言回答涉及大语言模型LLM负责理解查询与检索到的上下文生成连贯、准确的回答。主流模型包括闭源模型GPT-3.5/4OpenAI、Claude 2Anthropic、Gemini ProGoogle优势是通用性强、少调优。开源模型LLaMA 2Meta、Mistral、Qwen阿里deepseek等适合本地化部署可通过微调适配领域。提示工程Prompt Engineering设计高质量提示词Prompt引导 LLM 有效利用检索到的上下文。关键技巧明确指令如 “基于以下信息回答问题不编造内容”。上下文组织将检索到的文档片段按相关性排序清晰标注来源如 “[文档 1]…[文档 2]…”。示例引导Few-Shot加入类似问题的回答示例帮助 LLM 理解格式。3. 辅助技术提升系统稳定性与效果文档加载与管理工具如LangChain串联各环节的框架支持加载、分割、嵌入、检索、生成一体化、Haystack专为 RAG 设计的开源框架。缓存机制存储高频查询的检索结果或生成回答减少重复计算如Redis。评估技术衡量 RAG 效果包括检索评估准确率检索到的内容是否相关、召回率是否遗漏关键内容。生成评估回答与上下文的一致性避免幻觉、相关性是否匹配查询、流畅度。常用工具如RAGAs自动评估框架、人工打分。二、RAG 的核心流程RAG 的流程可分为离线准备和在线服务两部分具体步骤如下1. 离线准备阶段数据预处理与存储该阶段为后续检索做准备需一次性处理或定期更新知识库步骤 1数据收集与清洗收集领域相关文档如企业手册、产品说明、学术论文去除重复、无效内容如广告、乱码统一格式如将 PDF 中的图片文字 OCR 识别为文本。步骤 2文本分割Chunking将清洗后的文档拆分为短片段Chunk长度通常为 200-1000 字符需根据文档复杂度调整。例如一篇 10000 字的技术手册可拆分为 20 个 500 字的片段确保每个片段语义完整。步骤 3嵌入与向量存储用嵌入模型将每个 Chunk 转换为向量然后将 “向量 原始文本 元数据如文档来源、页码” 存储到向量数据库并建立索引如 HNSW 索引以加速后续检索。2. 在线服务阶段响应用户查询用户实时查询时系统动态完成检索与生成步骤 1查询处理接收用户输入如 “如何配置产品 A 的网络”进行简单清洗去除无关符号再用与文档嵌入相同的模型将查询转换为向量。步骤 2相似性检索在向量数据库中计算查询向量与所有文档 Chunk 向量的相似度返回 Top N如 Top 5最相关的 Chunk含原始文本和元数据。步骤 3提示构建将检索到的 Top N Chunk、用户查询及指令如 “基于以下信息回答不编造”组合成 Prompt例如问题如何配置产品A的网络 参考信息 [1]产品A的网络配置需先连接路由器... [2]若提示“连接失败”请检查IP地址设置... 请基于以上信息回答不添加未提及的内容。步骤 4生成回答将 Prompt 输入 LLM生成最终回答如分步骤说明配置流程。部分系统会增加后处理如标注信息来源。3. 迭代优化可选根据实际效果调整参数提升性能调整 Chunk 长度过短可能割裂语义过长可能降低相关性更换嵌入模型或 LLM如领域场景换用专业模型优化检索策略如增加 Top N 数量、结合关键词检索改进 Prompt如增加约束条件减少幻觉。通过以上技术和流程RAG 既能利用 LLM 的自然语言生成能力又能通过检索外部知识确保回答的准确性广泛应用于客服、知识库问答、数据分析等场景。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发