企业官网建设流程全解析

网站域名去哪里备案,wordpress公众号采集,规划电子商务网站流程,网页版千图网文章介绍了RAG#xff08;检索增强生成#xff09;是一种结合检索与生成的大语言模型应用架构#xff0c;其检索部分通常通过向量数据库实现。向量数据库用于存储和高效搜索高维向量表示#xff0c;将文本转换为向量进行相似度检索。RAG通过预处理文档为向量存入数据库检索增强生成是一种结合检索与生成的大语言模型应用架构其检索部分通常通过向量数据库实现。向量数据库用于存储和高效搜索高维向量表示将文本转换为向量进行相似度检索。RAG通过预处理文档为向量存入数据库用户提问时检索相关内容并输入大模型生成更准确的回答。两者结合能提升大模型回答的准确性和上下文相关性。RAG 是什么RAG 即Retrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种结合“检索”与“生成”的大语言模型应用架构Retrieval检索从一个文档库中检索与用户问题相关的内容Augmented Generation增强生成将检索到的内容与用户问题一起输入给大语言模型如 GPT生成更准确、上下文丰富的回答向量数据库是干什么的向量数据库如 FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate是专门设计用来存储和高效搜索高维向量表示的数据库。你可以把它理解为文本或图像、音频 → 通过嵌入模型embedding model → 转换为向量向量 → 存入向量数据库用户问题 → 同样转成向量 → 用于在向量数据库中做相似度检索通常是余弦相似度或欧氏距离RAG 和向量数据库的关系RAG 的“R”检索部分常常是通过向量数据库来实现的。具体流程如下知识预处理文档被切片chunking每一小段文本都被转换为向量embedding向量存入向量数据库中。用户提问时问题也被转换为向量向量数据库进行相似向量检索返回相关文档片段。结果增强生成将检索结果 用户问题 → 送入大语言模型生成回答。图示理解简化版举个例子你构建一个“公司内部文档问答系统”你用向量数据库如 Milvus保存所有员工手册、财报、技术文档的 embedding用户问“我们2023年的销售目标是多少”系统会把这个问题嵌入为向量然后在向量数据库中找出相似的文档段落再由大模型如 GPT-4生成结合上下文的回答。总结项目RAG向量数据库作用提升生成准确性通过检索提供上下文存储与搜索嵌入向量文档片段、问题等核心功能检索 生成结合快速查找相似内容联系RAG 的检索部分常用向量数据库实现为 RAG 提供相似内容支持如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】