企业官网建设流程全解析

支付宝手机网站,机关单位网站建设申请,自己建设个小网站要什么,石家庄做公司网站本文介绍RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术#xff0c;通过检索与生成相结合的方式#xff0c;解决传统AI容易胡说八道的问题。RAG分为检索#xff08;从向量数据库获取相关信息#xff09;、增强#xff08;组合问题与上下文#xff09;和生成检索增强生成技术通过检索与生成相结合的方式解决传统AI容易胡说八道的问题。RAG分为检索从向量数据库获取相关信息、增强组合问题与上下文和生成基于真实资料输出答案三个步骤能有效减少AI幻觉、实现知识实时更新并保护隐私数据广泛应用于客服、知识问答等领域。为什么需要RAG传统AI的尴尬时刻想象一下你是个大厨正在做菜但你的菜谱全靠脑子里的“记忆”。结果呢有时候加错调料菜就砸了。传统的大型语言模型LLM比如ChatGPT的底层技术就是这样它们全靠训练时学到的知识来生成答案。但世界变化太快了训练数据总有截止日期遇到新资讯或专业知识它们就容易“翻车”。比如问它2026年的股市趋势它只能基于旧数据瞎猜。RAG来了它就像给AI装了个“外挂”不光靠记忆还能实时“查资料”。简单说RAG是检索Retrieval 生成Generation的结合体先从海量数据中捞出相关信息再用这些信息“增强”AugmentAI的回答。结果答案更准确、更接地气不会让你觉得AI在“逗你玩”。上图RAG vs 传统LLM的对比一目了然传统LLM像个闭门造车的书呆子RAG则是上网冲浪的聪明鬼RAG的基本原理一步步拆解像剥洋葱一样有趣进入正题。RAG的原理其实不复杂就三个核心步骤检索、增强、生成。咱们一步步来配上流程图保证你看一眼就get到。别急我会用生活例子解释比如你问AI“怎么做一道美味的宫保鸡丁”传统AI可能给你个半吊子菜谱RAG则会先“翻箱倒柜”找权威食谱再生成完美答案。第一步检索Retrieval——AI的“搜索引擎”时刻用户抛出问题后RAG不会急着回答而是先去“检索”相关信息。怎么检索用向量数据库Vector Database啊简单说把海量文本转成“向量”一种数学表示问题也转成向量然后找最相似的那些文本片段。就像你在淘宝搜“红色的连衣裙”系统瞬间给你匹配一堆商品。幽默点说这步就像AI在图书馆里狂奔“快找找宫保鸡丁的资料别给我拿错成麻婆豆腐”检索到的东西叫“上下文”Context通常是几段最相关的文本。上图RAG检索阶段流程图。看问题进来向量匹配资料出来——简单高效第二步增强Augmentation——给AI“喂料”检索到资料后别急着扔给AI得先“增强”一下。啥意思就是把用户问题 检索到的上下文组合成一个更完整的提示Prompt。比如原问题是“宫保鸡丁怎么做”增强后变成“根据以下资料回答宫保鸡丁怎么做[资料1][资料2]”。这步超级重要它让AI不光靠自己的“脑洞”还得基于真实数据生成答案。想象AI是个小学生你不给它课本它就只能乱写作业。增强后它就成了“学霸”。上图RAG增强步骤示意图。资料和问题“合体”变身超级提示第三步生成Generation——AI的“创作”时间现在增强后的提示喂给LLM它就开始生成答案了。因为有真实资料做后盾生成的答案更准确、更专业。继续宫保鸡丁的例子AI不会说“随便炒炒就行”而是给出精确的步骤、配料比例甚至营养提示。有趣的是这步还是用LLM的核心能力但因为“增强”了输出质量飞跃。就像你写作文有了参考书就不会写成“流水账”。上图RAG生成阶段流程图。增强提示进去靠谱答案出来——完美收官RAG的整体流程一图胜千言把以上步骤串起来就是RAG的完整流程。从用户输入到最终输出整个过程像一台精密机器高效又智能。别看它技术味儿浓其实应用超广客服机器人、知识问答、甚至医疗咨询都能用RAG让AI更可靠。上图RAG整体流程图。从头到尾一览无余RAG的优点和小心机别让AI太“懒”RAG牛在哪儿首先减少幻觉就是AI胡编的毛病。其次实时更新知识——只要数据库有新数据AI就“跟上潮流”。最后隐私友好可以基于私有数据运行不会泄露。但也有小坑检索不准答案就歪数据库太大速度慢。所以实际用时得优化向量嵌入Embedding和检索算法。结语RAG让AI更像“真人”朋友们RAG不是什么高大上的黑科技它就是AI的“外脑”让聊天更靠谱、更有趣。下次用AI时想想它背后有没有RAG在撑腰。想深入学多实践建个小数据库试试如何学习大模型 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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】