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做网站哪里需要用钱,计算机应用主要学什么,企业起名大全参考,做利基网站用备案导语 如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界#xff0c;那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动#xff0c;无疑是其最重要的试金石。2024年#xff0c;AI Agent技术迎来突破性进展#xff0c;一个名为 Deep Research#xff08;深度研究#xff09; 的方向正以前…导语如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动无疑是其最重要的试金石。2024年AI Agent技术迎来突破性进展一个名为 Deep Research深度研究 的方向正以前所未有的速度站上风口成为推动“AI应用元年”的真正引擎。 但热潮之下我们更需要深度的思考Deep Research 究竟是什么它从何而来又将去往何处其背后的技术架构有何精妙之处我们又如何客观评价一个系统的优劣本篇近万字的深度剖析将为你彻底理清Deep Research的“前世今生”拆解其核心架构与方法论建立一套清晰的评测视角并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的AI研究进化论地图请坐好我们马上发车前言自 2023 年 AutoGPT、GPT-Engineer 等原型工程引爆“Agent”概念以来大模型的应用落地从“问答和摘要”迅速升级为“自治任务执行”。所谓 AI Agent是可以在最小人工干预下完成「感知 → 规划 → 行动 → 反馈」闭环的智能体既能解析自然语言目标又能调用搜索引擎、数据库等外部工具。随着互联网等领域陆续跑通第一批端到端 PoC企业级需求出现了三条明显的技术主诉● 实时性Agent 必须随时接入最新数据而不依赖百亿参数中 “冻结” 的旧知识● 可追溯性Agent 的每一步决策都需要有可 audit 的依据方便合规审计与灰度调参● 稳定性多轮规划链 Tool 调用若全部依赖大模型长上下文会让推理结果不可控上述三点恰好暴露了“仅靠参数记忆”范式的软肋指引着 AI Agent 向“知识增强、检索驱动、成本可控”的新方向演进。Deep Research Agent 的演变历程步入 2025 这一被誉为 “AI 应用元年” 的关键节点OpenAI Google 和 Perplexity 等头部厂商相继推出了各自的 Deep Research 系统以满足上述需求。面向复杂且多步骤的研究任务用户只需输入待解的问题原本需要数小时甚至数天才能完成的深度分析如今往往在几分钟内即可交付极大节省了时间与人力成本真正把 “AI Agent × Deep Research” 推向规模化落地的新拐点。那么它究竟是如何做到像专家一样对一个领域的问题进行分析和研究的本文将带你●快速拆解 Deep Research 的由来、通用框架以及各模块的制胜技巧●了解 Deep Research 的相关评测方法、现有系统及其局限性●最后带大家认识下 Dola —— 具备整合非结构化公域数据 ✚ 结构化私域数据的数据助手一、从RAG走向深度研究1.1 RAG: 开启动态知识的新纪元尽管大语言模型LLMs在处理复杂任务方面展现出卓越的能力但其内部知识存在明显的边界性限制。这些限制主要体现在三个方面1.知识的时效性问题模型训练数据存在截止时间无法获取最新信息2.专业领域知识的深度不足在特定垂直领域可能缺乏足够的专业性3.容易产生幻觉现象即生成看似合理但实际错误的信息这些局限性严重制约了大模型在实时性要求高和专业性要求强的场景中的有效应用。为了克服这一挑战检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术应运而生。RAG 流程RAG 通过检索相关的外部文档为大模型提供额外的信息源从而显著提升生成文本的时效性和专业性。然而传统RAG方法存在一个根本性问题**大模型只是被动地运用检索得到的结果缺乏更为深入的推理能力。**例如当搜索得到的结果与查询不相关时系统无法自主调整搜索关键词重新获取信息源也无法进行多轮迭代优化检索策略。1.2 Deep Search: 主动探索的开端Deep Research 流程随着 LLMs 技术的蓬勃发展LLMs 开始具备反思推理等智能体agentic能力这标志着搜索范式从原来的“被动检索”转为“主动探索”。基于此研究人员提出了 Deep Search开启了模型主动探索的道路。整个 Deep Search 流程如上图所示用户输入相关问题后系统会初步检索并阅读检索的结果然后推理判断目前的检索结果是否足以很好的回答当前的问题如果分析发现依然存在信息缺口后触发二次检索直至满足预设终止条件最后生成答案。从上述流程可以看到Deep Search 最大的特点就是能自适应的在 Web 上主动进行多轮检索以不断获取与任务目标匹配的高质量信息充分体现了从“被动检索”到“主动探索”的变化。1.3 Deep Research: 引领复杂推理的新范式然而Deep Search主要专注于搜索结果的优化对于需要多步骤执行深度分析、证据整合和结构化输出的复杂研究任务仍显不足。为此Deep Research 在 Deep Search 的基础上进一步发展结合了主动探索和结构化分析框架的优势。Deep Research 流程从上图可以发现Deep Research 继承了 Deep Search 的主动探索能力且增加了任务规划和报告生成模块。1.任务规划负责将复杂的问题进行拆解生成多个对应的子问题以支持不同分支的探索2.报告生成将多源证据整合为连贯、可信的结构化输出真正满足复杂研究任务的需求。讲到这里是不是已经对 RAG 到 Deep Research 的发展历程有了初步了解了下面我们再通过一个例子来直观展示下 DR 与传统信息检索方法的区别信息检索方法对比(左上) Query在 2024 巴黎奥运期间看完 100 米决赛后当晚赶去伦敦看音乐剧最晚能坐哪趟 Eurostar(左中) 传统的搜索方法直接通过浏览器或 API 进行检索(左下角) RAG将检索结果与生成式模型结合以自然语言输出答案(右侧) Deep Research通过检索和显式推理生成复杂的决策或分析。1、传统搜索工具调用难以理解用户意图进行搜索后只回答了 100 米决赛时间。这体现了传统搜索工具调用依赖预定义的工作流灵活性差的缺陷2、RAG相比传统搜索RAG 一次性搜索了多个关键词取回若干片段后给予 LLMs 回答但由于缺乏深入的推理能力只回答了 Eurostar 的末班车时间依旧不是用户想要的答案3、Deep Research先 “think”显式列出求解任务的子目标再 “search”针对每个子目标逐步检索、验证、更新假设最后 “answer”整合所有已验证信息并给出行动可行性判断和方案。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】二、Deep Research 通用架构Deep Research 通用架构下面我们将对 Deep Research 的工作流程进行介绍让大家可以清晰的了解其原理。Deep Research 架构主要由四个模块组成分别是 “规划”、“问题演化”、“网页探索” 和 “报告生成”下面将对四个模块进行功能介绍● 规划此模块将用户问题转换为一系列可执行的子目标或子步骤以指导后续的推理和检索● 问题演化基于规划部分给定的子目标将其转换为一组符合目标需求的查询关键字● 网页探索基于“问题转换”的关键字此模块自驱动地进行迭代式的搜索以获取相关和可信的信息● 报告生成基于检索到的与研究问题相关的信息本模块对其进行汇总并生成一篇连贯且可靠的报告2.1 Planning规划模块2.1.1 模块定位Planning 模块是 Deep Research 流程的第一阶段其核心作用包括1.将用户意图转化为可执行计划将高层次研究问题分解为结构化子目标序列2.提供结构化路线图生成明确的、任务感知的执行路线图3.克服被动检索局限实现主动规划和系统化推理Planning 框架在上图的框架中Planning 模块通常包含三个核心组件任务规划器task planner、计划执行器plan executor以及环境environment具体而言●任务规划器LLMs 负责生成解决目标任务的完整计划该计划可以采用多种形式呈现例如用自然语言描述的一系列动作序列或用编程语言编写的可执行程序为了应对长流程任务通常还会结合记忆机制来存储与检索计划●计划执行器负责按照计划执行各项动作对于文本类任务可由 LLMs 等模型实现对于编程类任务则可利用代码解释器等工具来完成●环境指计划执行器执行动作的场所例如基于大模型内部知识以及外部知识知识图谱等来进行规划环境会以自然语言或其他多模态信号的形式向任务规划器反馈执行结果总的来说在解决复杂任务时任务规划器首先需要充分理解任务目标并基于 LLMs 的推理能力生成合理的计划。随后计划执行器按照计划在环境中执行相应动作环境再将执行的反馈返回给任务规划器。任务规划器可以结合这些反馈对最初的计划进行调整与优化并迭代地重复上述流程以获得更优的任务解决方案。2.1.2 代表性方法更多关于 Planning 的方法还可以参考 Agent Understanding the planning of LLM agents: A survey2.1.3 应用方式在现实应用中可以将为了更好地响应用户需求Planning 动态工作流通常采用以下三种工程手段来进一步优化规划策略● 仅规划 (Planning-Only)直接根据用户初始提示生成任务计划不进行意图澄清大多数 DR 智能体如 Grok、Manus采用此策略● 意图到规划 (Intent-to-Planning)在规划前通过提问主动澄清用户意图再生成定制化计划OpenAI DR 是典型代表● 统一意图规划 (Unified Intent-Planning)先生成初步计划然后与用户交互以确认或修改该计划Gemini DR 采用此策略有效结合了自主规划和用户引导2.1.4 总结Planning 模块标志着 AI从被动提示到主动规划的范式转变。通过两大方法论——结构化世界知识和可学习过程以及三种额外工程手段来优化该模块为后续的 Question Developing、Web Exploration 和 Report Generation 阶段奠定了坚实基础是实现端到端自主研究的关键环节。2.2 Question Developing问题演化模块2.2.1 模块定位要完成多步推理、信息综合等深度研究任务仅依赖一次性的静态查询往往不够系统必须动态地产生更加针对性、更具上下文、或经过拆分的查询以便从检索模块或互联网中提取有价值的证据此过程便是 Question Developing。Question Developing 模块是 Deep Research 流程的关键转换阶段其核心作用包括1.将结构化计划转化为可执行查询将规划阶段生成的子目标转换为具体的搜索查询序列2.实现上下文感知的查询生成根据累积证据和任务演变动态调整查询策略3.平衡查询的特异性与覆盖范围确保查询既精确又全面避免信息遗漏4.指导后续检索过程为网络探索阶段提供高质量的检索指令ManuSearch 架构图以 ManuSearch 为例来进行介绍采用基于智能体、模块化的体系结构通过三类协作 Agent 完成 Web 级复杂推理任务● 规划智能体Solution Planning Agent依托 LLM对用户查询进行解析制定整体策略即一系列子问题或步骤并在每一步决定需要检索的信息● 互联网搜索智能体Internet Search Agent根据规划器的请求执行网络搜索从开放互联网收集相关证据● 网页阅读智能体Webpage Reading Agent负责阅读检索到的网页提取回答问题所需的关键信息。此处我们重点关注 Solution Planning Agent从图中可以观察到基于用户 Query 和中间执行结果该阶段分别生成了对应的待执行步骤后续便进入了 Extract Problems 阶段该阶段便是基于执行步骤来对问题进行转换转变为后续可执行搜索的问题且该转换内容随着证据的积累和任务演变动态调整。2.2.2 代表性方法2.2.3 总结Question Developing 模块是 Deep Research Agent 的核心组件负责将子目标转化为一系列具体的检索查询。这些查询既要准确反映子目标的意图又需具有足够的广度以便从外部信息源获取全面且相关的内容。它本质上是 Agent 探索信息空间的起点直接影响后续检索与答案生成的质量。 目前主要通过基于奖励和监督驱动的方式来进行优化旨在让 Agent 更“聪明地提问”以满足复杂的研究需求。2.3 Web Exploration网页探索模块2.3.1 模块定位从科学发现、文献综述到事实核查等各类专家级调研流程都高度依赖于在浩瀚且异构的互联网信息中检索精确、具备上下文且可信的证据。然而由于相关资料零散地分布在无数网页之中如何让 Agent 准确定位并提取最有价值的内容便是 Web Exploration 模块需要完成的任务。Web Exploration 模块作为 Deep Research 流程的第三阶段其核心作用包括1.信息检索与获取从在线资源中高效检索相关且可信的信息2.动态导航能力在复杂网络环境中进行自主导航和交互3.多模态内容处理处理文本、图像、结构化数据等多种内容形式4.质量过滤与验证确保检索内容的相关性和可信度当前的 Web Exploration 模块分为两种形式● 基于 API 的搜索基于 API 的搜索引擎通过与结构化数据源如搜索引擎 API 或科学数据库 API交互实现对结构化信息的高效检索● 基于浏览器的搜索通过模拟人类的网页交互行为能够实时提取动态或非结构化内容从而提升外部知识的全面性基于 API 检索流程基于 API 的搜索方式因其速度快、效率高、结构化好且具备可扩展性成为深度研究智能体获取外部知识的常用方式所需时间和计算成本相对较低例如Gemini DR 通过多源接口——尤以 Google Search API 和 arXiv API 为代表——在数百到上千个网页中进行大规模检索大幅扩展了信息覆盖范围。尽管这些 API 驱动的方法在结构化、高吞吐的数据获取方面表现优异但面对深层次的客户端 JavaScript 渲染内容、交互组件或身份验证壁垒时往往捉襟见肘促使研究者开发能够全面抓取和分析动态及非结构化信息的浏览器级检索机制基于浏览器检索流程浏览器级检索通过模拟人类的浏览操作为深度研究智能体提供了动态、灵活且可交互的多模态与非结构化网页访问能力。例如Manus AI 的浏览智能体在每次研究会话中都会启用隔离的 Chromium 实例编程式地打开新标签、发起搜索、点击结果链接、滚动页面直至达到内容阈值、必要时填写表单、执行页面内 JavaScript 以展开懒加载区块并下载文件或 PDF 以供本地分析。虽然浏览器级检索能捕获 API 无法触及的实时和深层内容但其延迟、资源消耗更高且需处理页面差异和错误。2.3.2 代表性方法2.3.3 总结● Web Exploration 模块是深度研究系统的信息获取引擎通过两大架构范式——Web Agent系统和 API 检索系统——实现了从简单检索到复杂交互的全方位网络探索能力● 未来的 Web 探索将依赖混合式架构把上述两种方法的长处整合到同一系统中以系统化方式解决核心挑战。高级系统需内置专门模块用于证据抽取、正确性验证和内容质量评估先实现快速的初步检索再进行深层交互分析● 多模态处理技术与实时验证框架的突破也至关重要可确保系统跟上 Web 生态的快速演变。通过为不同模块建立完善的分类框架并系统性地攻克这些技术难题Web 探索将成长为深度研究的坚实基础提供更精准且更可靠的证据检索能力。2.4 Report Generation报告生成模块2.4.1 模块定位在深度研究场景中文本生成的目标已超越传统的问答任务而是要产出一份全面、具有分析性的报告此过程就是“报告生成”report generation旨在将从网络检索到的零散信息整合为结构连贯、逻辑清晰、且忠于底层证据的报告。Report Generation 模块是 Deep Research 流程的最终阶段其核心作用包括1.信息整合与综合将零散的检索证据转化为结构化、连贯的分析报告2.知识合成与推理从多源信息中提取洞察生成新的知识和结论3.结构化输出按照特定格式和逻辑组织内容确保报告的可读性和专业性4.事实性保障确保生成内容的准确性、可信度和可追溯性同样可以将该模块的方法进行分类LongWriter 章节式合成流程结构控制● 旨在生成在整体结构上连贯且一致的长篇文本这类长篇输出往往包含多个章节因而必须兼顾有效的整体规划、主题对齐以及版式/层级结构的遵循● 此块研究主要从三个维度来解决这一问题基于规划的生成约束引导的生成以及结构感知的对齐● 以基于规划的生成为例如上图所示LongWriter 通过将超长的生成任务拆分为多个子任务并对每个子任务生成对应的长文本内容将此思路应用于构建数据经过此数据训练后的 LLMs 能够生成超过 20,000 词、且连贯一致的长文本BRIDGE 整体流程事实完整性● 旨在确保生成的报告忠实于检索到的证据通常通过证据对齐机制或生成后的验证环节来实现● 此块研究同样从三个维度来解决这一问题忠实建模、冲突解析与事实评估● 以忠实建模为例其侧重于确保生成文本与经过验证且具有上下文相关性的证据保持一致。如上图所示BRIDGE 在检索与生成之间插入了验证层使 LLMs 能够动态决策并输出综合应答策略。BRIDGE 首先利用一种自适应加权机制——soft bias——来指导知识收集随后通过“最大软偏置决策树”评估内外部知识的可靠性并在“信任内部知识 / 信任外部知识 / 拒绝回答”三种策略中选取最优方案2.4.2 代表性方法2.4.3 总结Report Generation 模块是深度研究系统的知识合成引擎任务是将各子问题所得的零散证据转化为结构化且可信的完整报告。为了确保报告质量现有方法主要通过结构控制和事实完整性方法实现了从零散信息到结构化知识的转化。三、如何评测 Deep Research如何验证 Deep Research 系统的效果也是一个重要的研究课题这驱动着 Deep Research 的不断优化改进。当前不少工作设计了一些 benchmark 来评估上述四个核心技术模块的性能我们可以将这些 benchmark 根据其任务范围大致分为两类面向搜索 (Search) 的 benchmark 主要关注涉及网络探索和问题开发的信息检索任务通常在交互式或特定语言的浏览场景中进行缺少最终结果的评估有一定局限性面向研究 (Research) 的 benchmark涵盖四个模块的内容充分评估 Agent 流程的整体性能下面我们将通过表格的形式来对上述两种类型进行总结。3.1 面向 Search 的评测3.2 面向 Research 的评测这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】四、主流 Deep Research 系统及缺陷分析4.1 OpenAIOpenAI 于 2025 年 2 月发布了其深度研究能力采用单智能体框架。当系统接收到研究查询后会先进行简短的交互式澄清步骤以精准界定用户意图和研究目标。随后智能体将自主制定并执行一套复杂的多步研究策略涵盖多模态信息检索、网页浏览以及通过浏览器工具进行数据分析与可视化等计算任务。在技术层面该方案带来三项重要创新1.动态自适应的迭代研究工作流在任务执行过程中可不断优化自身策略2.增强的上下文记忆与强大的多模态处理能力能够高效整合多元信息来源3.完整的工具链整合将网页浏览功能与内置编程工具相结合输出结构化且附带精准引用的权威报告案例展示查看完整案例请点击链接4.2 Qwen阿里巴巴推出的 Qwen Deep Research 系统采用统一智能体框架并通过强化学习优化的任务调度机制提升了自主规划与自适应执行能力可高效完成复杂的研究工作流。其关键技术亮点包括1.动态研究蓝图绘制支持交互式计划迭代与细化确保研究路径随需求实时调整 2.并行化任务编排可同时进行信息检索、证据验证与综合生成从而加速研究流程并增强结果一致性与可靠性。案例展示除前文提到的先锋级深度研究服务外微软、字节跳动、Jina AI、H2O、智谱 AI 等企业也相继推出了自家的 DR 平台。这些解决方案的涌现迅速在全球范围内激起了广泛关注既彰显了 DR 技术的吸引力也折射出其巨大的市场潜力。4.3 现有系统缺陷分析尽管 DR 领域已取得可观进展但从上述的案例展示中其实我们可以发现现有的 DR 系统存在着以下缺陷数据源单一性问题当前的 Deep Research 在很大程度上依赖于公开可用的互联网数据进行信息检索和知识获取。尽管互联网提供了海量信息但这种单一的数据来源存在显著局限性尤其是在需要特定领域知识或企业内部信息时。其中企业私有数据访问障碍是最为突出的问题数据质量问题依赖互联网数据也带来了固有的数据质量挑战这直接影响 Deep Research 输出报告的准确性和可靠性。大模型幻觉问题是 Deep Research 面临的一大挑战。当 Deep Research 在互联网上检索到不准确、矛盾或误导性的信息时LLMs 可能会基于这些信息产生幻觉从而导致研究报告中出现不实内容严重损害研究结果的可靠性。针对单一数据源问题以“分析 2025 年美联储降息对美股的影响”为例——前文提到的 OpenAI 与 Qwen Deep Research 均主要依赖互联网上的非结构化资讯来完成综合判断却缺乏对结构化数据的定量支撑如 2025 年实时美股价格走势。为了突破这一“单一数据源”局限、获得更深入的洞察Dola 团队提出并实践了“非结构化公域数据 ✚ 结构化私域数据”的融合方案通过将SQL 工具获取结构化资产与搜索获取的外部公开信息有机整合为专业、可靠的分析研究报告提供坚实保障。接下来让我们看看 Dola 是如何做到的吧五、Dola 介绍与方案设计5.1****Dola 是谁❓Dola —— 是腾讯PCG大数据平台部的新一代数据分析AI助手是一款基于Agentic AI能力开发的数据分析助手用户只需要引入个人的数据表就能得到一枚专属的AI分析师。它不仅能够完成日常的取数、跑数等基础任务还能自主规划并执行复杂场景的数据分析例如异动归因、画像对比分析、股票基金回测、房价预测等。Dola可以自行编写SQL、纠正SQL错误、执行查询、使用Python进行数据处理与可视化并最终生成一份完整的分析报告。**全程无需编写一行代码只需通过自然语言对话你就能拥有一个全自动工作的“数据小黑工”。**目前已经能自己自主完成数据/产运同学的部分工作。这里以1个股票回测的例子看看dola的效果接下来让我们看下dola是如何解决deep Research缺陷的5.2 Dola 如何解决 Deep Research 缺陷❓解决目标Dola 的产品定位是“面向数据分析场景的智能助手”。这一定位决定了它在信息获取与推理环节上的两条核心策略1、有条件地调用 Web 探索模块a)时效性与相关性优先当用户提出的是“近 24 小时股价异动原因”“本周新出的监管文件对某行业的影响”这类依赖实时动态的查询时Dola 会主动触发 Web 探索模块抓取最新网页、公告、新闻源等实时数据为后续分析提供及时补充b)噪声控制如果用户的问题高度依赖内部数据仓库或历史沉淀例如“2023Q4 在XX业务上的高价值用户画像”“过去三年各渠道的 GMV 增⻓率拆解”Dola 会判定 Web 结果的增量价值低且容易引入噪声因而不会调用 Web 探索。这样既保证了答案的聚焦度也避免了无关信息稀释结论2、以知识库为主、Web 为辅的多源融合a) 层次化信息结构Dola 把企业内部的数仓、报表、API 结果等“结构化知识”视为一级数据源Web 抓取的内容归为二级数据源。回答问题时先自上而下检索保障内部权威信息优先b) 可信度加权当相同指标在知识库与网页中均有展示时Dola 会自动为知识库赋予更高置信权重Web 结果则作为补充验证或细节说明若二者冲突则默认内部数据为准c)结果融合策略对于“宏观微观”或“定量定性”混合型分析例如“近一年渠道 A 与渠道 B 的市场份额变化并结合最新合规政策给出建议”Dola 会先从数仓拿到月度或季度等份额做数据分析再调用 Web 模块抓取政策解读与专家观点并利用大模型推理能力将两部分内容进行串联最终输出带有数据图表与要点摘要的综合报告。通过以上两条策略Dola 能做到● 快速响应实时、突发性问题而不会因“无关联网”增加时延● 在深度业务分析场景中保持结论的专业度与一致性● 把外部公开信息转化为洞察补丁而不是干扰源● 最终为用户提供“既准又新、既深且稳”的数据分析决策支持5.3 案例分析美联储降息对美股趋势影响针对第四节提到的案例我们引入了美股市场的股票数据到数据库中以此作为本次案例的知识库内容。针对问题“分析下2025年美联储降息对美股的影响如何”Dola 先规划后续步骤由于美联储降息属于实时新闻模型并无相关知识为此调用了搜索获取最新降息日期并进行简单总结基于获取的降息日期通过执行一系列 SQL 获取部分代表性美股降息前后的指标情况之后同样顺畅衔接 Python 进行数据加载下钻分析和可视化数据加载与下钻分析分析结果可视化最终结合两种数据源内容形成总结报告… (此处省略总结内容)六、文章总结本篇主要介绍了 Deep Research 的相关概念从 RAG 到 Deep Research 的技术演变、通用架构四大核心模块planning、Question Developing、Web Exploration 和 Report Generation、现有评测 Benchmark 以及主流系统最后我们针对当前 Deep Research 系统单一数据源的局限性介绍了 Dola 团队的方案 —— 充分结合结构化私域和非结构化公域数据让分析报告更可靠。七、如何学习AI大模型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 学习和面试资料已经上传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】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】