做短視頻網(wǎng)站用哪家cms,站長一般幾個網(wǎng)站,怎么注冊公司微信,一流的常州網(wǎng)站優(yōu)化簡介 RAG是一種結(jié)合信息檢索和自然語言生成的技術(shù)#xff0c;通過檢索、增強、生成三個步驟#xff0c;給AI生成模型裝上實時查資料的外掛。它先從外部數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)信息#xff0c;構(gòu)建臨時知識庫#xff0c;最后基于這些信息生成準(zhǔn)確答案。RAG解決了AI通過檢索、增強、生成三個步驟給AI生成模型裝上實時查資料的外掛。它先從外部數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)信息構(gòu)建臨時知識庫最后基于這些信息生成準(zhǔn)確答案。RAG解決了AI記不住新東西、容易瞎編的問題通過分塊、語義編碼、向量檢索等流程使AI從靠記憶瞎編變成拿著參考資料答題的靠譜考生。RAGRetrieval-Augmented Generation是?種結(jié)合了信息檢索和?然語??成的技術(shù)旨在提??成模型的性能和準(zhǔn)確性。用大白話解釋一下RAG 就是給 AI 生成模型比如 GPT、文心一言裝了個 “實時查資料的外掛”1、先從外部數(shù)據(jù)庫 / 網(wǎng)頁里精準(zhǔn)搜到相關(guān)信息2、再用這些靠譜信息轉(zhuǎn)換為可讀的 “參考資料”2、最后生成答案既解決了 AI“記不住新東西、容易瞎編” 的問題又讓輸出更準(zhǔn)、更有依據(jù)拆成 3 個核心步驟1、檢索RetrievalAI 先當(dāng) “搜索引擎”—— 你問它 “2025 年 AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位需求變化”它不會直接瞎答而是先去爬行業(yè)報告、招聘網(wǎng)站、權(quán)威文章把和 “崗位需求” 相關(guān)的信息都撈出來2、增強Augmented這些撈出來的信息就成了 AI 的 “臨時知識庫”—— 相當(dāng)于考試前給它劃了重點讓它不用靠自己 “過時的記憶” 答題3、生成GenerationAI 再當(dāng) “文案整理師”—— 把搜到的重點信息整合、潤色用自然語言講給你聽最后輸出 “2025 年 AI 產(chǎn)品經(jīng)理更看重 RAG 應(yīng)用能力、數(shù)據(jù)分析能力新增了跨部門協(xié)同要求” 這類具體答案。對比普通 AI沒裝 RAG的區(qū)別普通 AI靠訓(xùn)練時的 “老記憶” 答題可能告訴你 “2023 年的需求”甚至編不存在的要求RAG 增強 AI靠 “實時檢索 參考資料” 答題答案又新又準(zhǔn)還能溯源比如告訴你答案來自某平臺的某報告。RAG 模型?泛應(yīng)?于聊天機器?、智能助理、問答系統(tǒng)和其他需要實時信息的?然語?處理任務(wù)。底層原理如圖這個圖就是 RAG 工作的 “完整流水線”跟著以下步驟就能看懂第一、 圖左上角的Knowledge base知識庫是 RAG 的 “素材倉庫”—— 比如你做 “Chat With Your Code”倉庫里存的就是所有代碼文檔Documents。但整份文檔太長大模型讀不下、也找不到細(xì)節(jié)所以要做Chunking分塊把長文檔切成一小段一小段的Chunks文本塊對應(yīng)圖里步驟 2 的綠色方塊這一步的核心是把 “大資料” 拆成 “小信息便利貼”為后續(xù)精準(zhǔn)找資料打基礎(chǔ)。第二、 步驟 3 的Embedding Model嵌入模型是 RAG 的 “語義翻譯機”它會把每一個「Chunks」以及你后續(xù)輸入的「Query用戶提問」都轉(zhuǎn)換成一串?dāng)?shù)字 —— 這串?dāng)?shù)字叫「Embeddings嵌入向量」圖里的「[0.12, 0.43, -0.51]」就是例子。為啥轉(zhuǎn)數(shù)字計算機看不懂 “文字的意思”但能通過 “向量的距離” 判斷語義是否相近比如 “代碼怎么運行” 和 “運行代碼的步驟”轉(zhuǎn)成向量后距離很近而 “代碼怎么運行” 和 “今天吃什么”向量距離會很遠。第三、 步驟 4 的Vector Database向量數(shù)據(jù)庫是 RAG 的 “語義保險柜”它存的不是文字是Embeddings嵌入向量 對應(yīng)的Text Chunk文本塊原文Metadata元數(shù)據(jù)比如這個 Chunk 來自哪份文檔還會建Index索引方便快速搜。圖里的Embedding space嵌入空間是這些向量的 “數(shù)字地圖”每個點代表一個 Chunk 的向量。當(dāng)你的Query轉(zhuǎn)成Query Vector查詢向量圖里橙色點后會在ANN Search space近似最近鄰搜索空間里圈出紅圈 —— 找到和它距離最近的Similar Vector相似向量藍色點對應(yīng)的 Chunk 就是 “和問題最相關(guān)的資料”。第四、找到相關(guān)資料后步驟 5 的Prompt Template提示詞模板就登場了模板里寫著Answer this ‘Query’ Based on the the Following Context—— 翻譯過來就是 “必須照著下面的參考資料Context回答我的問題”。這里的Context就是步驟 4 里找到的相似 Chunk。把 “你的 Query 對應(yīng)的 Context” 拼在一起就成了給大模型的 “帶資料的問題”。第五、 最后一步步驟 6 的LLM大語言模型圖里是 Llama-3是 RAG 的 “最終答題者”它拿到 “帶資料的問題” 后不會瞎編因為提示詞要求它基于 Context 回答所以它會把 Context 里的信息整理成自然語言生成準(zhǔn)確的Final Response最終回復(fù)?；貜?fù)會傳回步驟 7 的「ChatWithYourCode!」交互界面你就能在「Ask anything…」框下看到精準(zhǔn)回答了。最后用一句話總結(jié) RAG 流程圖邏輯通過“分塊→語義編碼→向量檢索→帶資料提問”流程讓大模型從 “靠記憶瞎編的選手”變成 “拿著參考資料答題的靠譜考生”——這就是 RAG 能讓 AI 輸出更準(zhǔn)的核心。如何系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長。我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費分享出來。一直在更新更多的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】01.大模型風(fēng)口已至月薪30K的AI崗正在批量誕生2025年大模型應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長根據(jù)工信部最新數(shù)據(jù)國內(nèi)大模型相關(guān)崗位缺口達47萬初級工程師平均薪資28K數(shù)據(jù)來源BOSS直聘報告70%企業(yè)存在能用模型不會調(diào)優(yōu)的痛點真實案例某二本機械專業(yè)學(xué)員通過4個月系統(tǒng)學(xué)習(xí)成功拿到某AI醫(yī)療公司大模型優(yōu)化崗offer薪資直接翻3倍02.大模型 AI 學(xué)習(xí)和面試資料1?? 提示詞工程把ChatGPT從玩具變成生產(chǎn)工具2?? RAG系統(tǒng)讓大模型精準(zhǔn)輸出行業(yè)知識3?? 智能體開發(fā)用AutoGPT打造24小時數(shù)字員工熬了三個大夜整理的《AI進化工具包》送你?? 大廠內(nèi)部LLM落地手冊含58個真實案例?? 提示詞設(shè)計模板庫覆蓋12大應(yīng)用場景?? 私藏學(xué)習(xí)路徑圖0基礎(chǔ)到項目實戰(zhàn)僅需90天第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認(rèn)識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時發(fā)表高級、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會構(gòu)造私有知識庫擴展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡介輕量化微調(diào)實驗數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個過程只要學(xué)習(xí)就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】