企业官网建设流程全解析

企业网站模板 演示,网页制作教程教程,重庆市网站建设,百度推广是给做网站吗本文介绍了多模态RAG系统的实现流程与挑战。多模态RAG在基础RAG上增加了对文本、图片等多模态数据处理能力#xff0c;实现流程包括文档解析、入库、检索召回和生成四个步骤。核心挑战在于如何有效处理不同模态数据#xff0c;包括多模态数据提取、多模态嵌入技术和多模态上下…本文介绍了多模态RAG系统的实现流程与挑战。多模态RAG在基础RAG上增加了对文本、图片等多模态数据处理能力实现流程包括文档解析、入库、检索召回和生成四个步骤。核心挑战在于如何有效处理不同模态数据包括多模态数据提取、多模态嵌入技术和多模态上下文构建。文章强调多模态RAG在实际工程中远比理论复杂需要根据具体业务场景进行针对性优化是解决设计图、产品图等复杂场景的有效技术方案。“多模态RAG是一项非常复杂的系统需要分布解决文档解析嵌入多模态融合上下文构建等。”RAG技术虽然还存在很多问题但基本上已经可以应用于真实的业务场景并且用来解决部分实际问题但随着业务场景越来越复杂多模态RAG也被提上了日程因为有些场景下单纯的文本解决不了问题。如各种领域内的设计图产品图架构图单纯靠文字描述很难解决问题所以才有了多模态RAG当然多模态RAG并不是一个新概念而且已经被提出了一段时间如果单纯从理论上来讲多模态RAG很简单只是在之前的RAG上加上了多模态数据但在真实的工程开发中多模态却面临着各种各样的问题。所以今天我们就来简单记录一下多模态系统是怎么实现的然后存在哪些问题。多模态RAG实现流程多模态RAG既然是在基础RAG之上增加了多模态数据那么它依然遵循RAG的完整流程文档解析–入库–检索召回–生成。而由于多模态数据的特殊性它和传统的纯文本处理还存在很大的差别首先在第一步文档解析需要把文档中不同模态的数据提取出来如文本图片等然后分别存储并构建关联关系。{ file_id: 文件id, page_no: 页码, text: 文本描述, img: [图片地址, 图片地址] }关于文档解析可以使用多种技术如使用一些文档处理库自己手动解析文档中的文本图片页码等信息其次也可以使用VLM模型进行解析或者使用OCR技术(解析文本表格类文档)亦或者是第三方文档解析服务。总之文档解析的第一步就是提取文档中不同模态的数据并保留结构和元数据信息。入库与检索多模态文档入库的目的和传统RAG一样都是为了进行向量相似度计算但多模态文档入库有两种方式内容提取转换为文本说明然后通过文本语义相似度进行检索多模态嵌入模型使用模态融合的方式直接把不同模态的数据转换成同一向量空间进行检索包括文字图片视频音频等模态数据经典模型如CLIP。当然在以后可能还会存在其它方法解决多模态检索的问题如不同模态的数据分块进行检索即文本数据用来检索文本内容图片数据用来检索图片内容最后把不同模态数据的检索结果进行合并或者其它新的算法出现。总之你用什么样的方法存就要用对应的方法取多模态数据涉及到多种算法包括但不仅限于跨模态对齐多模态表示多模态融合等最终目的只有一个那就是怎么更好的处理不同模态的数据。生成在RAG中检索的目的是为了增强生成因此生成才是最后一步也是最重要的一步否则前面检索做的再好也没有任何意义。而在生成过程中最重要的就是构建上下文合理的上下文有利于模型理解和生成。在文本RAG中上下文构建只需要按照提示词模板把用户问题历史记录参考文档等拼接到一块即可但在多模态中因为涉及到多种模态的数据因此其上下文构建要复杂得多因为目前多模态模型的接口都是把文本和图片分开处理的所以这个对应关系怎么搞。而且在多模态RAG中前面的检索和上下文构建好之后还需要模型的理解和生成能力这个就需要靠模型自己了比如说互联网的产品设计图和房地产的产品设计图以及铁路交通等设计图结构侧重点都不一样针对这些特定的行业可能需要对模型进行适当的训练和优化否则很难达到想要的效果。总结多模态RAG实操要远比理论复杂的多我们没有办法一次性解决所有问题只能按照RAG的整体框架一步一步的解决问题和优化问题而在多模态RAG中作者认为最核心的三个步骤就是文档解析嵌入和生成对应的就是智能文档处理多模态融合嵌入上下文构建。其中对模型来说它需要的是一个结构化的文本图片视频音频等内容组成的一个多模态上下文而嵌入是解决怎么存储和检索多模态数据包括内容总结多模态融合等技术解决的构建上下文的数据从哪来怎么来的问题而文档解析的目的是对文档进行拆分然后方便存储和检索。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】