企业官网建设流程全解析

网站免费认证联盟,wordpress无法发送,30岁学网站建设,北京企业网站推广哪家好前言 大模型作为新兴领域#xff0c;不断地冒出来新的专有术语和新的概念#xff0c;让大家觉得很神秘#xff0c;捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型#xff0c;本次分享最主要就是大模型的基本范式#xff0c;通过范式将这些神秘感去除…前言大模型作为新兴领域不断地冒出来新的专有术语和新的概念让大家觉得很神秘捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型本次分享最主要就是大模型的基本范式通过范式将这些神秘感去除。大模型虽然很厉害很神秘但作为使用人员门槛是非常非常非常低的。模型基础虽然市面上的大型语言模型LLMs种类繁多但在使用层面大家平等的都是API调包侠因此从接口层面来剖析大模型有哪些能力。LLM的接口通常都遵循或类似于 OpenAI 的规范。这里我们以 OpenAI 的接口为例进行说明。在与大型模型交互时除了控制模型输出随机性的参数外最核心的参数只有两个messages和tools。可以说市面上各种各样的大模型应用都是基于这两个参数的基础上设计而来。messages-大模型是怎么实现记忆的messages是一个对话数组其中角色主要有system代表当前对话的系统指令一般放提示词user用户指令assistantLLM的回复…不同厂商会有不同的扩展定义大模型所谓的对话记忆实际上就是依赖该数组做信息传递如下图所示第一轮我告诉我的名字叫屈定第二轮的时候在问他是谁他已经知道了我的名字之所以知道因为我在messages的上下文中传递给了他这个信息。使用user传递用户的对话使用system设置系统指令提示词的不稳定容易被指令注入攻击三张图看完先总结下大模型为什么能记住之前的对话只是因为后台系统给了他之前的对话并不是他自己记住。大模型的请求调用就是一个无状态的取决于每次给的对话内容。大模型的提示词有什么用大模型的提示词可以进一步控制(覆盖)模型的行为具备高优先级但存在不稳定性。接下来我们就可以来理解第一个重要的大模型范式检索增强生成也就是RAG(Retrieval Augmented Generation)。直白的理解为用检索到的知识来增量生成答案的质量。比如我有一个关于数仓各种问题处理的QA想要做一个问答机器人这个问答机器人要基于我的QA回复用户。这个 检索QA - 基于检索到的QA回复用户这个流程就是一个典型的RAG链路。也显而易见RAG的最终目标是生成靠谱的答案给到用户。RAG链路的搭建是很简单但是效果却很难从流程里面我们能发现两个关键点1.知识库检索召回这里要解决如何召回最靠谱的答案。2.LLM基于知识回答这里要解决的是如何让模型在一堆知识中给出自信准确的回答。这些都是业界在不断探索的东西没有所谓的标准答案只有适合当前业务的最佳方案。tools-大模型能执行任何工具经常有同学会问一些大模型是否能查询odps或者大模型能够把数仓数据导入到ob之类的问题。这些问题的背后是对LLM存在错误的理解也就是tools参数的理解。tools也是一个数组包含了一堆工具集合核心为工具的作用描述和工具需要的参数如下图天气工具的定义。接下来就是使用工具基于工具的回答至少要两次大模型请求调用1.将用户的对话和工具一起给到大模型大模型需要执行的工具以及工具参数2.后端系统依据大模型选择结果去执行对应的工具拿到结果3.再次请求大模型此时上下文中给到了工具执行结果大模型基于信息回复先总结下1.大模型并不能够执行任何工具但是大模型能够选择接下来要执行的工具。选择后工具由配合的系统来执行获取结果。接下来我们就可以来理解第二个重要的大模型范式ReAct(ReasonAct)。这里需要强调下大模型的很多范式都是对生活中人类行为的模拟因此我们也是从生活中的案例来理解大模型。案例主题老板让写一份调研外部大模型框架的报告工具互联网搜索PPT思维导图思考 (Reasoning): 需要调研外部大模型框架明确调研目标是了解行业内的主要框架、特点和应用场景。需要先明确有哪些主流框架然后针对性地收集资料。思考 (Reasoning): 我已经拿到了想要的资料接下来使用思维导图搭建汇报思路思考 (Reasoning): 信息基本收集完毕需要将所有信息整理成结构化的报告并使用PPT进行总结和分析。这个思考的流程就是ReAct后面有实际案例这里先理解这个概念。模型使用大模型的应用五花八门但都离不开上述两个核心参数接下来围绕上述的参数我们能利用的现有的模型交互手段主要有以下三种包括调优提示词大模型工程中的核心提示词的优秀与否决定了你是否需要链路上做额外的兜底增加调用次数将一个任务拆分为多个子任务执行最后判断结果。这是一种常用的对提示词能力的补充手段降低单一提示词的复杂性。模型微调通过引入特定业务场景案例让模型能更好地理解用户的意图和需求。用大模型提示词做翻译 [提示词调优]为了更好的评价我们选择哪吒中的英文台词然后将英文翻译成中文看还原度如何The prejudice in peoples hearts is like a mountain. No matter how hard you try, you cant move it.方案一直接使用提示词进行翻译## Role and Goal:绝大多数情况下直接使用提示词能做到的效果就已经能达到60%了现在的模型确实强大了下方的问题在于一些短的语句翻译不够传神。模型方案一翻译结果gemini-2.0-flash* 人心中的成见就像一座大山任你怎么努力也无法搬动。 * 如今想来三年光阴也不算长。 * 还不快快听我号令 * 我命由我定不由天 * 要问我人能否改变自己的命运我不知道。但是逆天而行就是哪吒的命。方案二提示词中引入COTChain-of-ThoughtCOT被称为思维链简单点来说是要告诉模型针对问题的思考步骤是什么引导模型去按照特定思维解决问题。概念很抽象以翻译为例我们思考一般人是如何进行翻译的1.先直接翻译2.结合上下文再审视这个翻译是否合理有哪些改进点3.针对改进点再斟酌修改那么我们也让模型按照这个思路来执行翻译。## Role and Goal:该方案取得了意想不到的效果针对长句翻译成短句组合形式 相比官方的来看更像是修道者的口吻但针对一些特殊短句用法仍然不够理想。模型方案一翻译结果方案二翻译结果gemini2.0 flash* 人心中的成见就像一座大山任你怎么努力也无法搬动。 * 如今想来三年光阴也不算长。 * 还不快快听我号令 * 我命由我定不由天 * 要问我人能否改变自己的命运我不知道。但是逆天而行就是哪吒的命。* 人心存偏见如山岳难移。纵使竭尽全力亦不可撼动分毫。 * 如今想来三年光阴弹指一挥间。 * 奉我号令不得有误 * 我命由我不由天 * 若问世人能否逆天改命吾不得而知。然抗争宿命乃哪吒之命也。方案三引入动态few shotfew shot指的是提示词中的少样本技巧动态就是将这部分样本抽离到一个知识库每一次走翻译前先去知识库里面召回TOP最相关的然后放入到提示词的Example中。假设我的知识库中召回了如下两句Item1: 原文Be quick to obey my command结合后提示词如下## Role and Goal:模型方案一翻译结果方案二翻译结果方案三翻译结果gemini2.0 flash* 人心中的成见就像一座大山任你怎么努力也无法搬动。 * 如今想来三年光阴也不算长。 * 还不快快听我号令 * 我命由我定不由天 * 要问我人能否改变自己的命运我不知道。但是逆天而行就是哪吒的命。* 人心存偏见如山岳难移。纵使竭尽全力亦不可撼动分毫。 * 如今想来三年光阴弹指一挥间。 * 奉我号令不得有误 * 我命由我不由天 * 若问世人能否逆天改命吾不得而知。然抗争宿命乃哪吒之命也。* 人心之偏见如山岳岿然纵移山填海亦难撼其分毫。 * 事过境迁三年光阴亦不过弹指一挥间。 * 急急如律令 * 我命由我不由天 * 若问人定胜天否我亦茫然。然逆天而行乃哪吒之宿命。few shot这种开卷考试方法是大模型链路中一种重要的优化手段few shot是提示词中为数不多能够动态变化的部分且对模型整体效果影响较小更为可控。此外业务流量一般都是符合2:8分布的且是可收敛的可能只需要20%的few shot案例就能满足80%的场景诉求。用大模型Agent做计算器 [增加调用次数]大家应该都看过下面的案例大模型是很不擅长数学计算的那么用大模型直接做计算器就非常容易出问题。这里使用llama_index的agent框架做演示1.定义了三个工具函数乘法加法减法2.构建一个Agent执行模式import os Running step cba1a160-74c3-4e34-bcc4-88e6a678eaf9. Step input: What is60-(20(2*4))? Calculate step by step上次有同学问那么大模型在这种链路里面到底发挥了什么作用大模型最大的能力就是自然语言理解我们可以尝试把规则再复杂化输入改成张三代表减法,李四代表加法,王二代表乘法,What is 60张三(20李四(2王二4))? Calculate step by step表现仍然可以这就带来了对自然语言的容错会像人一样去思考而不是固定死的逻辑。Thought: The current language of the user is English. I need to use a tool to help me answer the question. The expression given is60张三(20李四(2王二4)), which translates to 60 - (20 (2 * 4)). I will calculate step by step.模型微调这部分具体案例就不好说了我举个实际生产的案例在给WorldFirst做客服的时候存在很多特殊的业务知识比如用户在万里汇下载银行对账单 ! 下载交易流水单。这里有业务背景银行对账单是亚马逊要求的账户证明文件。这些业务背景是模型难以掌握的此时就需要引入微调将这部分知识内置到模型里面。现在主流的方式都在慢慢弱化微调因为费时费力还不一定起到正向的效果更多的工程实践是将提示词复杂化动态化工程上做更多的兜底工作。一些感想大模型能带来很大的工作和问题思考方式的革新让一些问题解决方式变成取决于你的想象力但对客的业务的效果并非完全取决于大模型。很多同学认为有了LLM业务效果开发效率交付质量都能很方便解决什么都往LLM上靠拢这是很大的误区。以笔者参与的客服场景感想最早都认为客服是非常适合大模型的场景笔者同样也是这样认为。实际深入后并非如此尤其是在对专业度和准确率有明确要求的场景。客服作为售后用户是带着问题带着情绪来的他需要的是明确的解决方案不需要机械式的安抚和吐答案。因此业办能力 拟人化是客服成功的两大主要因素确定主要因素后再去思考LLM在这些因素点上能带来什么接着思考构建你的方案这样的应用才是靠谱的方式。端到端全链路追踪诊断本方案为您介绍如何使用应用实时监控服务 ARMS 应用监控进行一站式调用链路追踪帮助您快速定位问题洞察性能瓶颈重现调用参数从而大幅提升线上问题诊断的效率。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发