網(wǎng)站改版流程,主題網(wǎng)絡圖怎么設計,電子商務網(wǎng)站開發(fā)需求文檔,正規(guī)電商平臺“ 語義理解是模型的基礎能力#xff0c;語義檢索是一種檢索技術。” 可能很多人都聽過語義理解和語義檢索#xff0c;但大部分可能都沒搞明白這兩者之間的區(qū)別和聯(lián)系#xff0c;以及應用場景。 在自然語言處理的大模型中#xff0c;大模型的執(zhí)行由兩個階段組成#xff…“語義理解是模型的基礎能力語義檢索是一種檢索技術?！笨赡芎芏嗳硕悸犨^語義理解和語義檢索但大部分可能都沒搞明白這兩者之間的區(qū)別和聯(lián)系以及應用場景。在自然語言處理的大模型中大模型的執(zhí)行由兩個階段組成自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)而在RAG中同樣存在類似的兩種類型即語義理解和語義檢索。那么語義理解和語義檢索在RAG的中有什么區(qū)別和應用場景呢或者說RAG哪個階段屬于語義理解階段哪個階段屬于語義檢索階段語義理解和語義檢索在RAG的流程中用戶提出問題然后根據(jù)問題去進行標量(條件查詢)或向量檢索(語義檢索)其目的是檢索到與問題相關的文檔然后給模型進行增強生成。簡單流程如下圖所示然后把用戶問題檢索回來的文檔以及歷史記錄拼接到提示詞中讓大模型進行生成而這個階段就涉及到大模型的自然語言理解和自然語言生成兩個過程。事實上在傳統(tǒng)RAG中語義檢索才是核心原因是因為基于自然語言的問答需要進行語義檢索而不是傳統(tǒng)的條件檢索而這也是為什么RAG需要向量數(shù)據(jù)庫的原因因為語義檢索的技術本質(zhì)就是向量計算?？赡苡行┤瞬惶私庀蛄繑?shù)據(jù)庫或者有點神話向量數(shù)據(jù)庫的作用事實上向量數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫沒有本質(zhì)上的區(qū)別唯一的一點就是向量數(shù)據(jù)庫多了向量計算的能力所以只要是需要向量計算的場景都可以使用向量數(shù)據(jù)庫包括但不僅限于智能問答智能搜索等。向量數(shù)據(jù)庫就是在關系型數(shù)據(jù)庫的基礎之上增加了向量列而向量列的唯一作用就是相似度檢索但真正用于模型增強生成的還是原文檔這就類似于我們經(jīng)常需要用ID或Name字段做檢索但真正使用的是表中的其它列。OK了解了語義檢索的基本原理那么再來說說語義理解在前面說大模型在生成階段需要經(jīng)過語義理解和語義生成的過程但在智能體實現(xiàn)的RAG系統(tǒng)中語義理解也是其中的一個重要過程可以說語義理解才是智能體的核心。在增強檢索的智能體中我們設置幾個查詢工具每個工具有不同的查詢參數(shù)而這個參數(shù)的作用就是用來做語義查詢或者條件查詢但這個參數(shù)是怎么生成的呢就是大模型通過理解用戶的問題根據(jù)問題生成工具參數(shù)的值然后進行工具調(diào)用。因此在智能體中語義理解扮演著重要角色如果大模型無法進行準確的語義理解那么工具調(diào)用的結(jié)果就會出錯。因此在RAG中語義理解和語義檢索扮演著不同的角色以此實現(xiàn)不同的功能語義理解是模型的基本能力而語義檢索是檢索的一種手段區(qū)別于傳統(tǒng)字符匹配方式但本質(zhì)相同。如何學習大模型 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)工作十余年里指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。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習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習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發(fā)表高級、不跟風、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用業(yè)務架構(gòu)大模型應用技術架構(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天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構(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天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調(diào)訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術方案。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)絡并訓練它什么是訓練/預訓練/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)信息服務算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(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 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】