2026/5/21 14:09:20
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偏见#xff1a;大语言模型没有分辨好坏的能力#xff0c;所以在回答问题的时候#xff0c;如果不做任何调整#xff0c;可能会返回一些不…现有的 ChatGPT 的大语言模型中虽然它本身的功能已经非常强悍了但是它依然存在一些致命的问题偏见大语言模型没有分辨好坏的能力所以在回答问题的时候如果不做任何调整可能会返回一些不好的内容比如性别歧视种族歧视。幻觉大语言模型有时候并不那么靠谱返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时因为没有联网能力那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有的信息它都是不了解的。那么大模型 LLM 如何解决这些问题使其生成的内容质量更高就成了一个难题。而 RAGRetrieval-Augmented Generation通过将检索模型和生成模型LLM结合在一起即可提高了生成内容的相关性和质量。RAG 的优点外部知识的利用。数据及时更新。高度定制能力。减少成本。RAG 的应用场景RAG 技术的主要应用场景为问答系统QA SystemsRAG 可以用于构建强大的问答系统能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案无需针对每个问题进行特定训练。文档生成和自动摘要 Document Generation and Automatic SummarizationRAG 可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要基于检索的知识来填充文本使得生成的内容更具信息价值。智能助手和虚拟代理Intelligent Assistants and Virtual AgentsRAG 可以用于构建智能助手或虚拟代理结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务无需进行特定任务微调。信息检索Information RetrievalRAG 可以改进信息检索系统使其更准确深刻。用户可以提出更具体的查询不再局限于关键词匹配。知识图谱填充Knowledge Graph PopulationRAG 可以用于填充知识图谱中的实体关系通过检索文档来识别和添加新的知识点。RAG 检索增强的原理从上图可能很多同学非常好奇大模型是如何与“外挂”数据库进行交互的。不是说大模型不能联网吗其实大模型和数据库的交互也是通过提示词完成的。当然在以上实现过程中可能会有数据信息极为庞大而且冗余如果直接发给大模型上下文也会极为庞大。所以通常在这种情况下会对数据库内的数据做一个预处理。让其变的易检索。这个预处理的过程就使用了向量数据库以及embedding。如下这张图便是 RAG 的完整过程RAG 实践应用LangChain 包括 ChatGPT 的官方 assistant 的 Retrieval 其实都利用了 RAG 的原理。在后续的课程中会有更深入的实战应用。比如打造垂直领域内容的问答机器人。相关资料RAG 官方文档说明总结理解什么是 RAG 检索增强。理解 RAG 检索增强应用场景。了解 RAG 检索增强有哪些相关的使用方法。在后续的学习过程中会结合 LangChain 与 assistant 完成 RAG 相关的实战练习。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”