關(guān)于網(wǎng)站建設(shè)的廣告語(yǔ),excel小程序商店,吉安微信網(wǎng)站,江蘇營(yíng)銷型網(wǎng)站公司在 AI 企業(yè)級(jí)應(yīng)用落地進(jìn)程中#xff0c;檢索增強(qiáng)生成#xff08;RAG#xff09; 早已成為海量文檔問(wèn)答系統(tǒng)的核心技術(shù)方案。無(wú)論是智能客服解答產(chǎn)品疑問(wèn)#xff0c;還是法律助手解析條文#xff0c;RAG 都能幫大模型精準(zhǔn)調(diào)取專屬知識(shí)#xff0c;規(guī)避 “失憶” 和 “胡說(shuō)”…在 AI 企業(yè)級(jí)應(yīng)用落地進(jìn)程中檢索增強(qiáng)生成RAG早已成為海量文檔問(wèn)答系統(tǒng)的核心技術(shù)方案。無(wú)論是智能客服解答產(chǎn)品疑問(wèn)還是法律助手解析條文RAG 都能幫大模型精準(zhǔn)調(diào)取專屬知識(shí)規(guī)避 “失憶” 和 “胡說(shuō)” 問(wèn)題。但傳統(tǒng) RAG 的向量化流程不僅拉高了開發(fā)門檻還存在效率與擴(kuò)展性瓶頸。最近 OpenAI 推出的無(wú)向量化 RAG 新范式徹底顛覆了這一技術(shù)路徑為行業(yè)帶來(lái)全新突破。本文不僅會(huì)拆解這一創(chuàng)新架構(gòu)的四大核心環(huán)節(jié)還會(huì)拓展通用大模型選型策略、多模態(tài)智能體搭建方法以及從原型到生產(chǎn)的全流程落地要點(diǎn)為法律、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的 AI 系統(tǒng)構(gòu)建提供可落地的實(shí)踐指南尤其適合入門大模型技術(shù)的小白和程序員學(xué)習(xí)。下文我們?cè)敿?xì)剖析之。1、無(wú)向量化 RAG 架構(gòu)設(shè)計(jì)新理念RAG 技術(shù)的核心目標(biāo)是解決大語(yǔ)言模型LLM在處理特定領(lǐng)域知識(shí)時(shí)的局限性比如“失憶”問(wèn)題或者長(zhǎng)文本處理的高昂成本。比如如果你要為自己的公司搭建一個(gè)智能客服系統(tǒng)大模型本身是不知道你們公司的產(chǎn)品細(xì)節(jié)的。如果把一本厚厚的、長(zhǎng)達(dá) 1000 頁(yè)的產(chǎn)品手冊(cè)全部塞進(jìn)大模型里不僅成本高得嚇人而且大模型還可能因?yàn)樾畔⒘刻蠖坝洸蛔≈攸c(diǎn)”。RAG 技術(shù)的出現(xiàn)就是為了攻克這個(gè)難題它可以從海量文檔中精準(zhǔn)地篩選出與用戶問(wèn)題最相關(guān)的內(nèi)容比如在 1000 頁(yè)手冊(cè)里可能只有三段話是關(guān)鍵信息然后把這部分精煉的信息和用戶的問(wèn)題一起交給大模型讓大模型基于這些相關(guān)的信息給出準(zhǔn)確的回答。這種“先篩選關(guān)鍵信息再基于這些信息回答問(wèn)題”的模式正是 RAG 的核心優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的 RAG 技術(shù)大多依賴向量化即把文本轉(zhuǎn)換成數(shù)字向量通過(guò)計(jì)算向量之間的相似度來(lái)找到相關(guān)內(nèi)容。但 OpenAI 的新方案卻打破了常規(guī)它采用了一種零向量化的 Agentic RAG 方法其核心是模擬人類閱讀和思考的方式讓系統(tǒng)像人一樣去理解和篩選信息。2、無(wú)向量化 RAG 新架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析以法律知識(shí)問(wèn)答為案例OpenAI 無(wú)向量化 RAG 新架構(gòu)設(shè)計(jì)由四大核心環(huán)節(jié)構(gòu)成以下以法律知識(shí)問(wèn)答為案例來(lái)詳細(xì)剖析之。第一、文件加載 (Document Loading)系統(tǒng)首先加載一份長(zhǎng)達(dá) 1000 多頁(yè)的 PDF 格式法律文件 比如《商標(biāo)審判和上訴委員會(huì)程序手冊(cè) TBMP》。它會(huì)提取文本內(nèi)容但為了避免超出 GPT-4.1-mini 模型 100 萬(wàn) Token 的上下文窗口限制系統(tǒng)只讀取前 920 頁(yè)這部分內(nèi)容剛好在大模型可處理范圍內(nèi)。第二、內(nèi)容切割與挑選層次化導(dǎo)航Hierarchical Navigation這是整個(gè)流程最具創(chuàng)新性的環(huán)節(jié)模擬人類“從粗到細(xì)”的閱讀方式系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行多輪迭代初始粗切將整個(gè)法律內(nèi)容切分為 20 個(gè)大塊。模型路由將這些大塊和用戶問(wèn)題一起發(fā)送給 GPT-4.1-mini 模型。該大模型基于其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力識(shí)別出哪些大塊可能包含相關(guān)信息。選擇 GPT-4.1-mini 是因?yàn)槠渚薮蟮纳舷挛拇翱?00 萬(wàn) Token和較低的成本非常適合處理大量文本的初步篩選。逐層鉆取在后續(xù)輪次中大模型會(huì)對(duì)上一輪挑選出的相關(guān)內(nèi)容再次進(jìn)行細(xì)致切割比如每個(gè)選定塊再切分 3 份然后再次讓大模型挑選如此往復(fù)直到找到與用戶問(wèn)題最相關(guān)的段落級(jí)別內(nèi)容。這種迭代方式比一次性將文檔切成數(shù)百份并讓大模型挑選的效果更好因?yàn)榍械锰?xì)碎反而可能讓大模型感到混亂。思考板Scratchpad在內(nèi)容挑選過(guò)程中系統(tǒng)會(huì)要求大模型在選擇前必須進(jìn)行思考并將思考過(guò)程存儲(chǔ)在“思考板”中。這個(gè)思考板的內(nèi)容會(huì)帶到下一輪不僅提高了挑選的準(zhǔn)確率還使得大模型的決策過(guò)程可追溯和可調(diào)試極大地增強(qiáng)了系統(tǒng)的透明度。第三、生成答案 (Answer Generation)一旦確定了與用戶問(wèn)題最相關(guān)的幾個(gè)段落系統(tǒng)會(huì)將其與用戶問(wèn)題一起打包發(fā)送給 GPT-4.1 大模型來(lái)生成初步答案。選擇 GPT-4.1 是因?yàn)樵谶@個(gè)環(huán)節(jié)中答案的準(zhǔn)確性至關(guān)重要而 GPT-4.1-mini 模型“胡說(shuō)八道”的概率會(huì)大很多。此外由于此時(shí)輸入大模型的文本量已經(jīng)大大減少成本控制的需求也不再像內(nèi)容挑選階段那樣強(qiáng)烈。強(qiáng)制引用為了確保答案的可驗(yàn)證性和溯源性系統(tǒng)采用了一個(gè)巧妙的“字面量列表List of Literals”技巧強(qiáng)制大模型只能引用提供的特定段落 ID。這意味著大模型不會(huì)憑空捏造引用或隨機(jī)高亮文本而是必須將其回答中的每句話都與精確的源材料比如“0.0.5.0”等關(guān)聯(lián)起來(lái)。這對(duì)于法律問(wèn)答這類對(duì)準(zhǔn)確性和可追溯性要求極高的場(chǎng)景至關(guān)重要。第四、答案驗(yàn)證 (Answer Verification)答案生成后系統(tǒng)并不會(huì)立即將其返回給用戶而是會(huì)進(jìn)行答案驗(yàn)證LLM-as-Judge系統(tǒng)會(huì)將大模型的初步回答、用戶問(wèn)題以及引用的段落內(nèi)容一同發(fā)送給 O4或 O4-mini大模型進(jìn)行驗(yàn)證。O4 大模型推理能力極強(qiáng)非常適合判斷答案是否基于引用內(nèi)容回答、是否存在“胡說(shuō)八道”的情況。信心評(píng)估驗(yàn)證結(jié)果不僅包含通過(guò)與否還會(huì)給出大模型對(duì)答案準(zhǔn)確性的信心值如“高”、“中”、“低”這為答案質(zhì)量提供了額外的質(zhì)量保障。通過(guò)以上四個(gè)核心環(huán)節(jié)OpenAI 的無(wú)向量化 RAG 系統(tǒng)在法律知識(shí)問(wèn)答領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了高效、準(zhǔn)確且可追溯的智能問(wèn)答為用戶提供了可靠的解決方案。3、無(wú)向量化 RAG 新架構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣與成本考量這種創(chuàng)新的 RAG 架構(gòu)設(shè)計(jì)新方案帶來(lái)了顯著的優(yōu)勢(shì)但也伴隨一些權(quán)衡第一、優(yōu)勢(shì) (Benefits)零攝入延遲新文檔可以立即用于問(wèn)答無(wú)需任何預(yù)處理或維護(hù)向量數(shù)據(jù)庫(kù)。動(dòng)態(tài)導(dǎo)航通過(guò)模仿人類閱讀模式能更靈活地處理復(fù)雜文檔理論上準(zhǔn)確率更高。跨章節(jié)推理大模型能夠發(fā)現(xiàn)文檔不同部分之間的關(guān)聯(lián)避免傳統(tǒng) RAG 因分塊過(guò)小而可能錯(cuò)失的聯(lián)系提高了答案的準(zhǔn)確性。無(wú)需額外基礎(chǔ)設(shè)施整個(gè)系統(tǒng)只需通過(guò) API 調(diào)用即可構(gòu)建無(wú)需向量數(shù)據(jù)庫(kù)等額外基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)。第二、劣勢(shì) (Tradeoffs)單次查詢成本較高每次查詢需要更多計(jì)算導(dǎo)致成本比基于向量嵌入的傳統(tǒng) RAG 高。比如一次查詢的成本約為 0.36 美元。查詢時(shí)間更長(zhǎng)層次化導(dǎo)航過(guò)程比簡(jiǎn)單的向量查找需要更長(zhǎng)的處理時(shí)間增加了延遲。可擴(kuò)展性有限對(duì)于極其龐大的文檔集合傳統(tǒng)預(yù)處理比如向量化可能仍然更高效。第三、適用場(chǎng)景盡管存在上述權(quán)衡對(duì)于那些對(duì)即時(shí)性、答案精確性、可溯源性和無(wú)需維護(hù)復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施有高要求的場(chǎng)景比如法律、醫(yī)療合規(guī)、金融法規(guī)或技術(shù)文檔這種 Agentic RAG 方法無(wú)疑是一個(gè)強(qiáng)大的解決方案。4、通用大模型選擇智慧構(gòu)建多模態(tài)、多 AI 智能體系統(tǒng)OpenAI 的實(shí)踐案例不僅展示了創(chuàng)新的 RAG 技術(shù)還蘊(yùn)含著通用的大模型選擇和組合智慧。OpenAI 的模型大致可分為兩大家族第一、GPT 模型比如 GPT-4.1, GPT-4o特點(diǎn)通常針對(duì)通用任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化擅長(zhǎng)指令遵循和長(zhǎng)上下文處理。應(yīng)用場(chǎng)景適用于需要處理大量文本和生成通用內(nèi)容的場(chǎng)景。o 系列模型比如 o3, o4-mini特點(diǎn)專為深度推理和多步問(wèn)題解決而設(shè)計(jì)擅長(zhǎng)復(fù)雜、多階段任務(wù)和工具使用。應(yīng)用場(chǎng)景適用于需要深度分析和多步推理的復(fù)雜任務(wù)。第二、核心洞察分層方法使用更快速、更廉價(jià)的大模型進(jìn)行廣度和初步篩選然后將任務(wù)升級(jí)到更強(qiáng)大、更精確的大模型進(jìn)行深度分析、批判性審查和最終生成。這種分層方法能在保持創(chuàng)意和速度的同時(shí)兼顧嚴(yán)謹(jǐn)性和準(zhǔn)確性并有效管理計(jì)算成本。第三、實(shí)際案例剖析4.1、 AI 輔助制藥研發(fā)AI Co-Scientist for Pharma RD該系統(tǒng)模擬了一個(gè)高效的科研團(tuán)隊(duì)具體步驟如下構(gòu)思階段使用多個(gè) o4-mini 實(shí)例扮演“假設(shè) AI 智能體”、“方案 AI 智能體”等不同角色并行生成實(shí)驗(yàn)方案充分發(fā)揮其速度和成本優(yōu)勢(shì)同時(shí)利用外部工具調(diào)用比如化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、成本估算器將方案與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合。排名階段o4-mini 或 o3 對(duì)生成的方案進(jìn)行配對(duì)比較而非孤立評(píng)分以獲得更可靠的相對(duì)排名。深度批判與合成將排名前列的方案交給 o3 進(jìn)行嚴(yán)格審查o3 扮演“資深科學(xué)家”評(píng)估科學(xué)有效性、方法論、安全性和預(yù)算合規(guī)性并提出改進(jìn)意見。將構(gòu)思與批判分離并使用不同的模型能有效避免模型自我辯護(hù)提高客觀性。安全檢查可選GPT-4.1-mini 可進(jìn)行最后的特定安全風(fēng)險(xiǎn)檢查。人類審查與學(xué)習(xí)最終方案由人類科學(xué)家審查批準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果反饋給 o3 結(jié)合 Code Interpreter 進(jìn)行分析形成學(xué)習(xí)閉環(huán)。4.2、保險(xiǎn)理賠表單處理Insurance Claim Processing該方案旨在數(shù)字化和驗(yàn)證手填保險(xiǎn)表單具體步驟如下第一階段OCR利用 GPT-4.1 強(qiáng)大的視覺Vision和 OCR 能力以最高準(zhǔn)確率從圖像中提取文本并將不確定性比如模糊的字符、缺失的字段傳遞給下一階段。第二階段推理與驗(yàn)證利用 o4-mini 的推理能力來(lái)驗(yàn)證 OCR 結(jié)果的準(zhǔn)確性并使用函數(shù)調(diào)用Function Calling來(lái)解決不確定性例如通過(guò) validate_email 工具驗(yàn)證郵件地址或通過(guò) search_web 工具推斷缺失的郵編和縣名。o4-mini 在這里提供了經(jīng)濟(jì)高效的推理能力。結(jié)構(gòu)化輸出整個(gè)過(guò)程使用 Pydantic 模型定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確保輸出格式的一致性和易用性。思維鏈Chain-of-Thought大模型在處理過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生思維鏈總結(jié)這有助于理解大模型的推理過(guò)程并在開發(fā)中發(fā)現(xiàn)潛在的架構(gòu)問(wèn)題。第四、關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用這些案例共同展示了以下關(guān)鍵技術(shù)在復(fù)雜多步 AI 智能體系統(tǒng)中的應(yīng)用結(jié)構(gòu)化輸出確保數(shù)據(jù)格式的一致性和易用性。工具集成利用外部工具調(diào)用提升任務(wù)處理能力。思考板/思維鏈記錄大模型的推理過(guò)程便于調(diào)試和優(yōu)化。角色扮演不同大模型扮演不同角色提高任務(wù)處理的靈活性。LLM 作為評(píng)判者利用強(qiáng)大推理能力的模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。通過(guò)這些實(shí)踐案例OpenAI 展示了如何通過(guò)合理選擇和組合不同模型實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確且經(jīng)濟(jì)的 AI 智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)。5、從原型到生產(chǎn)的考量將 AI 智能體系統(tǒng)從原型階段過(guò)渡到生產(chǎn)環(huán)境需要細(xì)致的規(guī)劃和執(zhí)行。以下是需要重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域1. 定義成功標(biāo)準(zhǔn)明確可衡量的 KPIs 和 SLOs比如RAG 準(zhǔn)確率、OCR 成本、P95 延遲等確保這些指標(biāo)能夠量化系統(tǒng)性能和業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成情況。2. 文檔化模型選擇理由記錄選擇特定大模型的理由包括成本、延遲和能力權(quán)衡以便于未來(lái)的更新和團(tuán)隊(duì)協(xié)作。詳細(xì)記錄這些決策過(guò)程可以幫助團(tuán)隊(duì)成員快速理解系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初衷和限制。3. 穩(wěn)健的評(píng)估與測(cè)試建立自動(dòng)化測(cè)試套件和“黃金數(shù)據(jù)集”持續(xù)評(píng)估模型的事實(shí)準(zhǔn)確性、幻覺率、工具錯(cuò)誤率并進(jìn)行邊緣案例測(cè)試。通過(guò)自動(dòng)化測(cè)試確保模型在各種場(chǎng)景下的穩(wěn)定性和可靠性。4. 可觀測(cè)性與成本控制實(shí)施全面的日志記錄跟蹤 Token 使用量、大模型延遲和查詢成本并設(shè)置成本控制措施比如最大 Token 限制、不同運(yùn)行模式。通過(guò)監(jiān)控這些指標(biāo)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并優(yōu)化系統(tǒng)性能。成本控制措施比如設(shè)置最大 Token 限制避免不必要的資源浪費(fèi)同時(shí)根據(jù)不同的運(yùn)行模式比如開發(fā)、測(cè)試、生產(chǎn)調(diào)整資源配置。5. 安全性與合規(guī)性利用 OpenAI 的審核 API 和安全系統(tǒng)提示強(qiáng)制人類介入Human-in-the-Loop, HITL審查低置信度或高風(fēng)險(xiǎn)的輸出并確保符合行業(yè)特定法規(guī)。通過(guò)這些措施可以有效降低安全風(fēng)險(xiǎn)并確保系統(tǒng)的合規(guī)性。6. 大模型更新與版本管理制定版本鎖定策略確保大模型的穩(wěn)定性和一致性。A/B 測(cè)試框架通過(guò) A/B 測(cè)試評(píng)估新大模型版本的性能確保改進(jìn)是有效的。明確的回滾程序在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)能夠快速恢復(fù)到之前的版本減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響。7. 與非技術(shù)利益相關(guān)者溝通將技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)影響突出大模型選擇的權(quán)衡并用具體示例說(shuō)明價(jià)值。通過(guò)清晰的溝通幫助非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員理解 AI 智能體系統(tǒng)的商業(yè)價(jià)值和潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)以上這些步驟可以確保 AI 智能體系統(tǒng)從原型階段平穩(wěn)過(guò)渡到生產(chǎn)環(huán)境同時(shí)保持系統(tǒng)的高效性、可靠性和安全性。6、總結(jié)OpenAI 的實(shí)踐案例尤其是其無(wú)需向量化的Agentic RAG充分展現(xiàn)了大上下文窗口的強(qiáng)大潛力。這一創(chuàng)新不僅開啟了高效知識(shí)問(wèn)答的新篇章更重要的是為我們理解和構(gòu)建復(fù)雜的 AI 智能體系統(tǒng)提供了寶貴的實(shí)踐指南。第一、大上下文窗口的潛力高效知識(shí)問(wèn)答通過(guò)精準(zhǔn)提取和處理關(guān)鍵信息Agentic RAG 實(shí)現(xiàn)了高效的知識(shí)問(wèn)答即使在處理復(fù)雜文檔時(shí)也能保持高準(zhǔn)確率。模擬人類認(rèn)知該技術(shù)通過(guò)模擬人類的閱讀和思考模式逐步篩選和分析信息從而更接近人類的決策過(guò)程。第二、構(gòu)建復(fù)雜 AI 智能體系統(tǒng)的實(shí)踐指南戰(zhàn)略性模型選擇通過(guò)選擇不同類型的模型比如GPT 系列和 o 系列并根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行組合可以實(shí)現(xiàn)更高效的任務(wù)處理。深度工具集成通過(guò)集成外部工具比如化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、OCR 工具、函數(shù)調(diào)用等系統(tǒng)能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)同時(shí)保持靈活性和擴(kuò)展性。第三、下一代 AI 智能體應(yīng)用的特點(diǎn)強(qiáng)大通過(guò)分層方法和多模型協(xié)作系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜的多步任務(wù)提供更準(zhǔn)確的答案。可靠通過(guò)自動(dòng)化測(cè)試、持續(xù)評(píng)估和安全審查確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。可控通過(guò)成本控制、版本管理和人類介入審查確保系統(tǒng)的可管理性和合規(guī)性。成本效益通過(guò)合理分配任務(wù)到不同模型優(yōu)化資源使用降低整體成本。通過(guò)這些實(shí)踐OpenAI 不僅展示了無(wú)向量化 RAG 的強(qiáng)大能力還為構(gòu)建下一代 AI 智能體應(yīng)用提供了清晰的路徑。這種技術(shù)不僅適用于法律、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域還可以推廣到任何需要高效知識(shí)處理和復(fù)雜決策的場(chǎng)景。如何學(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(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說(shuō)是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)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(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)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(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)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(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。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(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】為什么要學(xué)習(xí)大模型我國(guó)在A大模型領(lǐng)域面臨人才短缺,數(shù)量與質(zhì)量均落后于發(fā)達(dá)國(guó)家。2023年人才缺口已超百萬(wàn)凸顯培養(yǎng)不足。隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展預(yù)計(jì)到2025年,這一缺口將急劇擴(kuò)大至400萬(wàn),嚴(yán)重制約我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新步伐。加強(qiáng)人才培養(yǎng),優(yōu)化教育體系,國(guó)際合作并進(jìn)是破解困局、推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵。大模型入門到實(shí)戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包1、大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通2、大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。3、AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢(shì)、問(wèn)題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)。4、大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5、大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫(kù)涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問(wèn)題讓你在面試中游刃有余。適用人群第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)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(shí)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(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力。快速開發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)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(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)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(guò)微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)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(gè)月的時(shí)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(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)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(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)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(xiàng)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(guó)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(jì)算機(jī)運(yùn)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(xiàng)目?jī)?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(gè)過(guò)程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)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(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】