做動畫合成的視頻網(wǎng)站,成都平臺公司,電子商務(wù)網(wǎng)站總體規(guī)劃的內(nèi)容,網(wǎng)頁黑白悼念什么時候結(jié)束這個項目原是春節(jié)期間在老家給一個企業(yè)做 RAG 項目咨詢的精簡版本#xff0c;使用 Gradio 構(gòu)建 Web 界面供大家測試使用。 本是希望大家在這個基礎(chǔ)上根據(jù)個人或者企業(yè)需求進行二次開發(fā)#xff0c;但是在小紅書、微信收到一些后臺私信里#xff0c;在集中咨詢關(guān)于自行開發(fā)和現(xiàn)…這個項目原是春節(jié)期間在老家給一個企業(yè)做 RAG 項目咨詢的精簡版本使用 Gradio 構(gòu)建 Web 界面供大家測試使用。本是希望大家在這個基礎(chǔ)上根據(jù)個人或者企業(yè)需求進行二次開發(fā)但是在小紅書、微信收到一些后臺私信里在集中咨詢關(guān)于自行開發(fā)和現(xiàn)有主流 RAG 框架的區(qū)別。所以有了這篇。1自主開發(fā)的優(yōu)缺點首先毋庸置疑的一點是針對企業(yè)級 RAG 部署方案的選擇需結(jié)合開發(fā)成本、功能需求與運維復(fù)雜度綜合評估。自主開發(fā)的明顯優(yōu)勢是可以完全自主掌控檢索流程比如可以定制沖突檢測算法與多源排序邏輯等支持動態(tài)調(diào)整文本分割策略chunk_size800, overlap50適配不同文檔類型最后就是輕量化運行最低配置僅需約 2GB 內(nèi)存即可運行適配集成顯卡環(huán)境。但問題也很明顯首先是企業(yè)級功能缺失缺乏權(quán)限管理體系如 AD/LDAP 集成無審計日志與操作追溯模塊等。另外擴展性限制也有明顯局限性單機部署架構(gòu)無法橫向擴展處理高并發(fā)請求也沒有增量更新機制每次需全量更新文檔向量僅指當前項目。2主流框架對比分析那有哪些現(xiàn)成的框架可以參考呢基于低成本、易部署、數(shù)據(jù)安全三個方面特點并結(jié)合開源特性經(jīng)過個人初步測試選擇了AnythingLLM、Cherry Studio和RAGFlow這三個框架為大家舉例說明綜合對比如下Cherry Studio - 輕量原型工具核心優(yōu)勢桌面端零配置運行集成 30開源模型含 3B-70B 參數(shù)級別支持離線問答適用場景5 人以下小微團隊快速驗證創(chuàng)意如獨立設(shè)計師的素材靈感庫、初創(chuàng)公司的競品分析。AnythingLLM - 全棧私有化方案核心優(yōu)勢MIT協(xié)議允許商業(yè)閉源二次開發(fā)內(nèi)置企業(yè)級權(quán)限體系支持 200文檔格式解析適用場景10-50 人規(guī)模企業(yè)構(gòu)建私有知識庫如法律事務(wù)所的案例庫、制造企業(yè)的工藝文檔庫。RAGFlow - 深度文檔引擎核心優(yōu)勢專利級文檔語義理解DeepDoc 技術(shù)支持表格/圖表內(nèi)容提取準確率超 92%適用場景金融/科研機構(gòu)處理復(fù)雜格式文檔如上市公司的財報分析、學(xué)術(shù)論文知識圖譜構(gòu)建。3關(guān)鍵配置維度推薦誠然每個框架各有其特色和局限本篇以作者比較熟悉的 AnythingLLM 為例從大模型配置、向量數(shù)據(jù)庫選擇、Embedder首選項、分塊策略等四方面介紹下配置維度初步推薦。需要說明的是以下只做個人經(jīng)驗總結(jié)的泛泛討論不涉及具體場景或項目案例如有明確實施需求的盆友可以評論區(qū)討論操作細節(jié)當然也歡迎找我私聊交流。3.1模型選擇配置關(guān)于本地部署模型與商用API的選擇需權(quán)衡第三方可能緩存請求數(shù)據(jù)的風險如OpenAI默認保留API數(shù)據(jù)30天。But, 如果你不是調(diào)用境外LLM api或者你的數(shù)據(jù)又不是那么敏感初期測試階段個人建議還是盡量使用商業(yè)API比如DeepSeek-r1或者V3亦或者最新的Qwen 2.5 Max。畢竟在保證基座模型的推理能力水平的前提下才能更好控制變量法去耐心做下述幾個工程化調(diào)優(yōu)。當然還有混合部署方案對于需兼顧性能與安全的場景核心業(yè)務(wù)使用本地模型邊緣場景可審慎評估商用API# 敏感數(shù)據(jù)處理流程示例 企業(yè)數(shù)據(jù)庫 → 本地向量化FastEmbed → 私有知識庫 → 商用API經(jīng)脫敏處理3.2向量數(shù)據(jù)庫選型除上述三個本地VC外還有云端部署場景需要考慮這里以Pinecone和Qdrant為例Pinecone適合需要彈性擴展的企業(yè)級應(yīng)用支持自動索引優(yōu)化但需注意API調(diào)用成本Qdrant開源方案中HNSW算法性能最優(yōu)支持混合檢索關(guān)鍵詞向量有盆友在上篇帖子里問了哪種向量數(shù)據(jù)庫比較好這個問題當然要取決于特定的業(yè)務(wù)背景。個人經(jīng)驗有限無法完整回答就貼一個在reddit上找到的圖片大家可以做個參考3.3Embedder 選擇策略敏感數(shù)據(jù)場景:本地模型優(yōu)先ollama部署的nomic-embed-text4.8GB顯存需求或all-MiniLM-L6-v2CPU運行性能對比# 嵌入速度測試千字/秒 all-MiniLM-L6-v2: 780 (CPU) text-embedding-3-small: 1200 (GPU)非敏感數(shù)據(jù)場景OpenAI APItext-embedding-3-large在MTEB基準測試中準確率91.2%但需配置API調(diào)用審計策略混合部署策略graph LR 敏感數(shù)據(jù)--本地嵌入模型 公開數(shù)據(jù)--云端API 檢索結(jié)果--安全聚合模塊3.4分開策略優(yōu)化方案文本分塊大小和重疊大小直接決定了檢索器Retriever能夠提供給生成器Generator的上下文質(zhì)量塊大小較大的分塊可以保留更多上下文信息但可能導(dǎo)致信息稀釋降低檢索精度較小的分塊則可能導(dǎo)致重疊不足而易造成上下文斷裂。重疊大小適度的重疊有助于保持跨塊的語義連貫性但過多重疊會增加冗余降低檢索效率。上表是根據(jù)個人近期實踐結(jié)合網(wǎng)上搜索做的整理僅供參考。分塊大小與業(yè)務(wù)場景強相關(guān)沒有普適最優(yōu)解。一般而言分塊策略的調(diào)整依據(jù)是復(fù)雜文檔如法律條款塊大小建議 4096重疊 512。短文本如對話記錄塊大小建議 1024重疊 256。在此基礎(chǔ)上還應(yīng)該根據(jù)自定義的質(zhì)量評估指標設(shè)計動態(tài)調(diào)整機制例如檢索召回率85% → 增大塊重疊每次10%。生成結(jié)果偏離度30% → 減小塊大小每次-25%。5核心影響要素分級根據(jù) Perplexity 檢索的相關(guān)實證研究顯示我沒看各參數(shù)對輸出效果的影響權(quán)重可量化如下Towards Understanding Retrieval Accuracy and Prompt Quality in RAG Systemshttps://arxiv.org/html/2411.19463分塊策略權(quán)重 35%塊大小直接影響信息完整性法律文檔建議 4096 字符重疊量優(yōu)化上下文保留代碼類數(shù)據(jù)最佳重疊率 12.5%;嵌入模型適配權(quán)重 30%領(lǐng)域?qū)Ｓ迷~表覆蓋率需85%混合嵌入方案可提升跨模態(tài)檢索準確率 23%重排序機制權(quán)重 25%BGE 重排器使 MRR5 提升 41%動態(tài)閾值過濾減少噪聲文檔干擾提示工程權(quán)重 10%CoT 提示策略在 QA 任務(wù)中提升 F1 值 17%結(jié)構(gòu)化模板降低代碼生成錯誤率 32%想入門 AI 大模型卻找不到清晰方向備考大廠 AI 崗還在四處搜集零散資料別再浪費時間啦2025 年AI 大模型全套學(xué)習(xí)資料已整理完畢從學(xué)習(xí)路線到面試真題從工具教程到行業(yè)報告一站式覆蓋你的所有需求現(xiàn)在全部免費分享掃碼免費領(lǐng)取全部內(nèi)容?一、學(xué)習(xí)必備100本大模型電子書26 份行業(yè)報告 600 套技術(shù)PPT幫你看透 AI 趨勢想了解大模型的行業(yè)動態(tài)、商業(yè)落地案例大模型電子書這份資料幫你站在 “行業(yè)高度” 學(xué) AI1. 100本大模型方向電子書2. 26 份行業(yè)研究報告覆蓋多領(lǐng)域?qū)嵺`與趨勢報告包含阿里、DeepSeek 等權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的核心內(nèi)容涵蓋職業(yè)趨勢《AI 職業(yè)趨勢報告》《中國 AI 人才糧倉模型解析》商業(yè)落地《生成式 AI 商業(yè)落地白皮書》《AI Agent 應(yīng)用落地技術(shù)白皮書》領(lǐng)域細分《AGI 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用報告》《AI GC 實踐案例集》行業(yè)監(jiān)測《2024 年中國大模型季度監(jiān)測報告》《2025 年中國技術(shù)市場發(fā)展趨勢》。3. 600套技術(shù)大會 PPT聽行業(yè)大咖講實戰(zhàn)PPT 整理自 2024-2025 年熱門技術(shù)大會包含百度、騰訊、字節(jié)等企業(yè)的一線實踐安全方向《端側(cè)大模型的安全建設(shè)》《大模型驅(qū)動安全升級騰訊代碼安全實踐》產(chǎn)品與創(chuàng)新《大模型產(chǎn)品如何創(chuàng)新與創(chuàng)收》《AI 時代的新范式構(gòu)建 AI 產(chǎn)品》多模態(tài)與 Agent《Step-Video 開源模型視頻生成進展》《Agentic RAG 的現(xiàn)在與未來》工程落地《從原型到生產(chǎn)AgentOps 加速字節(jié) AI 應(yīng)用落地》《智能代碼助手 CodeFuse 的架構(gòu)設(shè)計》。二、求職必看大廠 AI 崗面試 “彈藥庫”300 真題 107 道面經(jīng)直接抱走想沖字節(jié)、騰訊、阿里、蔚來等大廠 AI 崗這份面試資料幫你提前 “押題”拒絕臨場慌1. 107 道大廠面經(jīng)覆蓋 Prompt、RAG、大模型應(yīng)用工程師等熱門崗位面經(jīng)整理自 2021-2025 年真實面試場景包含 TPlink、字節(jié)、騰訊、蔚來、蝦皮、中興、科大訊飛、京東等企業(yè)的高頻考題每道題都附帶思路解析2. 102 道 AI 大模型真題直擊大模型核心考點針對大模型專屬考題從概念到實踐全面覆蓋幫你理清底層邏輯3. 97 道 LLMs 真題聚焦大型語言模型高頻問題專門拆解 LLMs 的核心痛點與解決方案比如讓很多人頭疼的 “復(fù)讀機問題”三、路線必明 AI 大模型學(xué)習(xí)路線圖1 張圖理清核心內(nèi)容剛接觸 AI 大模型不知道該從哪學(xué)起這份「AI大模型 學(xué)習(xí)路線圖」直接幫你劃重點不用再盲目摸索路線圖涵蓋 5 大核心板塊從基礎(chǔ)到進階層層遞進一步步帶你從入門到進階從理論到實戰(zhàn)。L1階段:啟航篇丨極速破界AI新時代L1階段了解大模型的基礎(chǔ)知識以及大模型在各個行業(yè)的應(yīng)用和分析學(xué)習(xí)理解大模型的核心原理、關(guān)鍵技術(shù)以及大模型應(yīng)用場景。L2階段攻堅篇丨RAG開發(fā)實戰(zhàn)工坊L2階段AI大模型RAG應(yīng)用開發(fā)工程主要學(xué)習(xí)RAG檢索增強生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能評估還有GraphRAG在內(nèi)的多個RAG熱門項目的分析。L3階段躍遷篇丨Agent智能體架構(gòu)設(shè)計L3階段大模型Agent應(yīng)用架構(gòu)進階實現(xiàn)主要學(xué)習(xí)LangChain、 LIamaIndex框架也會學(xué)習(xí)到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系統(tǒng)打造Agent智能體。L4階段精進篇丨模型微調(diào)與私有化部署L4階段大模型的微調(diào)和私有化部署更加深入的探討Transformer架構(gòu)學(xué)習(xí)大模型的微調(diào)技術(shù)利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速進行模型微調(diào)并通過Ollama、vLLM等推理部署框架實現(xiàn)模型的快速部署。L5階段專題集丨特訓(xùn)篇 【錄播課】四、資料領(lǐng)取全套內(nèi)容免費抱走學(xué) AI 不用再找第二份不管你是 0 基礎(chǔ)想入門 AI 大模型還是有基礎(chǔ)想沖刺大廠、了解行業(yè)趨勢這份資料都能滿足你現(xiàn)在只需按照提示操作就能免費領(lǐng)取掃碼免費領(lǐng)取全部內(nèi)容?2025 年想抓住 AI 大模型的風口別猶豫這份免費資料就是你的 “起跑線”