手機(jī)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站建設(shè)合同書下載,北京的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),做電商引流軟文網(wǎng)站學(xué)習(xí)AI大語(yǔ)言模型是一個(gè)系統(tǒng)的過(guò)程#xff0c;需要從基礎(chǔ)開始#xff0c;逐步深入到更高級(jí)的技術(shù)。大語(yǔ)言模型本身存在一些局限性#xff0c;而RAG就像那種上學(xué)時(shí)的“開卷小天才”——會(huì)查資料#xff0c;還會(huì)加工#xff0c;能有效減少產(chǎn)生誤導(dǎo)性信息的可能#xff0c;它…學(xué)習(xí)AI大語(yǔ)言模型是一個(gè)系統(tǒng)的過(guò)程需要從基礎(chǔ)開始逐步深入到更高級(jí)的技術(shù)。大語(yǔ)言模型本身存在一些局限性而RAG就像那種上學(xué)時(shí)的“開卷小天才”——會(huì)查資料還會(huì)加工能有效減少產(chǎn)生誤導(dǎo)性信息的可能它是AI大模型應(yīng)用的創(chuàng)新方法為AI的回答能力打開了新世界的大門為企業(yè)搭建知識(shí)庫(kù)提供了全新的解決方案即通過(guò)結(jié)合信息檢索、增強(qiáng)和文本生成能力有效提升大模型在知識(shí)密集型任務(wù)的準(zhǔn)確性、可靠性、可解釋性以及大幅減少大模型的幻覺(jué)。一、RAG知識(shí)庫(kù)相關(guān)名稱解釋1、文檔解析文檔→結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將可解析pdf非掃描件、word、txt格式的非結(jié)構(gòu)化文本文檔解析為標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)。2、知識(shí)構(gòu)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)→構(gòu)建索引基于結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)按照知識(shí)索引構(gòu)建策略生成若干類型的知識(shí)索引用于后續(xù)知識(shí)問(wèn)答過(guò)程中的檢索任務(wù)。3、知識(shí)檢索用戶問(wèn)題→檢索索引→檢索結(jié)果對(duì)用戶問(wèn)題進(jìn)行意圖識(shí)別、改寫、優(yōu)化按照檢索策略進(jìn)行知識(shí)召回用于后續(xù)的大模型生成任務(wù)。4、Prompt是給AI的指令引導(dǎo)模型生成符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的響應(yīng)輸出.5、RAG問(wèn)答生成問(wèn)答提示詞→大模型生成根據(jù)RAGRetrieval-Augmented Generation檢索增強(qiáng)生成范式規(guī)則將用戶問(wèn)題、知識(shí)檢索結(jié)果構(gòu)建為問(wèn)答提示詞提供給大模型利用大模型的文本生成能力輸出問(wèn)答形式的結(jié)果回復(fù)。二、基于大語(yǔ)言模型搭建知識(shí)庫(kù)問(wèn)答的三種解決思路1、模型微調(diào)Fine-Tuning基于專有知識(shí)建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用大模型在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的權(quán)重相當(dāng)于讓模型去學(xué)習(xí)這些知識(shí)。微調(diào)方式適合特定的任務(wù)但也存在一些問(wèn)題如沒(méi)有解決事實(shí)性問(wèn)答可靠的問(wèn)題、計(jì)算資源和時(shí)間成本較高、需要構(gòu)建特定領(lǐng)域的微調(diào)訓(xùn)練語(yǔ)料、微調(diào)的結(jié)果存在不確定性等。2、使用提示工程Prompt Engineering使用領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)作為輸入信息提供給模型類似于短期記憶容量有限但是清晰其優(yōu)勢(shì)是模型解析回答的正確性和精度高不足在于所有的大模型均對(duì)輸入信息的最大長(zhǎng)度有限制一次能夠處理的文本數(shù)量有限對(duì)于知識(shí)庫(kù)來(lái)說(shuō)從可行性和效率角度都是不合適的。3、結(jié)合知識(shí)檢索增強(qiáng)大模型在進(jìn)行模型問(wèn)答時(shí)使用信息檢索構(gòu)建知識(shí)庫(kù)查詢將檢索結(jié)果提供給大模型進(jìn)行理解和生成。該方法使大模型作為用戶和搜索系統(tǒng)中介發(fā)揮其自然語(yǔ)言處理能力對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行糾錯(cuò)、提取關(guān)鍵點(diǎn)等預(yù)處理實(shí)現(xiàn)“理解”對(duì)輸出結(jié)果在保證正確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行概括、分析、推理。這樣無(wú)論是數(shù)據(jù)規(guī)模、查詢效率、更新方式都可以滿足常見(jiàn)知識(shí)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景的需要。 RAG主要是指上面的第三種解決思路它的核心就是讓AI大語(yǔ)言模型學(xué)會(huì)查資料再用查到的內(nèi)容回答提問(wèn)。在DeepSeek出來(lái)之前很多模型不具備聯(lián)網(wǎng)搜索能力目前市面上的【聯(lián)網(wǎng)搜索】實(shí)際也是一種RAG也稱為知識(shí)庫(kù)外掛。但是在企業(yè)應(yīng)用中RAG往往是企業(yè)內(nèi)部不便公開的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、知識(shí)庫(kù)。RAG技術(shù)價(jià)值在垂直領(lǐng)域大模型里非常明顯。比如企業(yè)內(nèi)部的用戶數(shù)據(jù)、沉淀多年的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、搜索平臺(tái)數(shù)據(jù)研報(bào)、法律文本、合同等。RAG讓數(shù)據(jù)孤島不再孤單讓沒(méi)有能力自研大模型沒(méi)有能力購(gòu)買GPU的企業(yè)也可以快速應(yīng)用處于孤島的數(shù)據(jù)價(jià)值。三、知識(shí)庫(kù)發(fā)展歷程1、早期的知識(shí)庫(kù)以紙質(zhì)文檔為主對(duì)于檢索和更新使用非常低效且隨著時(shí)間的推移文件的數(shù)量逐漸龐大紙質(zhì)文檔常年缺乏維護(hù)損壞后也無(wú)法產(chǎn)生有效的價(jià)值。2、進(jìn)入信息時(shí)代文檔管理逐步電子化存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中對(duì)文檔進(jìn)行管理很大程度上便捷了使用但都是孤立存儲(chǔ)的沒(méi)有建立文檔知識(shí)的關(guān)系缺乏相關(guān)知識(shí)的聯(lián)動(dòng)。3、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)推動(dòng)了一系列人工智能技術(shù)的落地和發(fā)展使人們從信息時(shí)代邁入了智能時(shí)代。四、RAG技術(shù)發(fā)展歷程1、樸素RAGNaive RAG最早期RAG應(yīng)用實(shí)踐使用簡(jiǎn)單的全文檢索或者向量檢索得到與輸入內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)。Naive RAG由于存在缺少語(yǔ)義理解能力對(duì)輸出效果提升還有較大空間。2、進(jìn)階RAGAdvanced RAG在Naive RAG基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化對(duì)檢索前、中、后進(jìn)行了加強(qiáng)。1索引過(guò)程中使用了滑動(dòng)窗口、細(xì)粒度分割和元數(shù)據(jù)整合等技術(shù)來(lái)提高被索引內(nèi)容的質(zhì)量。包括知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化、索引優(yōu)化、Query內(nèi)容重寫、以及Embedding微調(diào)生成對(duì)上下文理解更準(zhǔn)確的語(yǔ)義向量。2在檢索階段引入了預(yù)檢索。3檢索后對(duì)檢索文檔的相關(guān)性進(jìn)行Reranking如擴(kuò)展、重寫和排序、摘要以獲得更高的檢索效率和準(zhǔn)確性讓最終提供給大模型的信息更加集中使生成內(nèi)容豐富、準(zhǔn)確。3、智能體RAGAgentic RAG這個(gè)是目前最強(qiáng)大的RAG技術(shù)流程上對(duì) RAG 模塊之間進(jìn)行設(shè)計(jì)和編排可以動(dòng)態(tài)決策整合多種API或者系統(tǒng)工具能力和調(diào)用LLM-based Agent實(shí)時(shí)解決復(fù)雜問(wèn)題。這些設(shè)計(jì)不僅提升了系統(tǒng)的整體效能還為開發(fā)者提供了定制化的解決方案。五、RAG技術(shù)核心原理外掛知識(shí)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠利用海量的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)補(bǔ)充從而提升回答的質(zhì)量和準(zhǔn)確性特別是在動(dòng)態(tài)性強(qiáng)、知識(shí)庫(kù)更新頻繁的場(chǎng)景中尤為重要。它是一種低成本的實(shí)現(xiàn)方式能夠通過(guò)利用本地專業(yè)知識(shí)將高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息加工為知識(shí)庫(kù)再由大模型完成檢索召回與總結(jié)生成輔助各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)專業(yè)知識(shí)精準(zhǔn)問(wèn)答。RAG 是一種結(jié)合了檢索和生成的混合式深度學(xué)習(xí)模型常用于處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。RAG模型通過(guò)將外部知識(shí)庫(kù)中的信息與大語(yǔ)言模型結(jié)合在一起可以提供更準(zhǔn)確和上下文相關(guān)的答案。具體來(lái)說(shuō)RAG核心技術(shù)主要包括檢索、增強(qiáng)和生成三個(gè)步驟。1、問(wèn)題來(lái)了先搜一搜檢索Retrieval當(dāng)用戶查詢內(nèi)容RAG通過(guò)向量檢索技術(shù)負(fù)責(zé)從預(yù)先建立的外掛知識(shí)庫(kù)比如數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)頁(yè)、文檔檢索等中檢索與查詢內(nèi)容最相關(guān)的文檔或信息片段具體來(lái)說(shuō)就是將用戶的查詢通過(guò)“嵌入模型”轉(zhuǎn)換成向量以便與向量數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的知識(shí)相關(guān)的向量進(jìn)行比對(duì)。通過(guò)相似性搜索從向量數(shù)據(jù)庫(kù)中找出最匹配的前K個(gè)數(shù)據(jù)通過(guò)“Rerank模型”等技術(shù)對(duì)初步檢索結(jié)果進(jìn)行重排序提高檢索結(jié)果的相關(guān)性和質(zhì)量。對(duì)應(yīng)【聯(lián)網(wǎng)搜索】就是先從互聯(lián)網(wǎng)上搜索相關(guān)資訊、文章、內(nèi)容。2、知識(shí)到手加工一下增強(qiáng)Augment將用戶的查詢內(nèi)容和檢索到的相關(guān)內(nèi)容一起嵌入到一個(gè)預(yù)設(shè)的提示詞模板中。3、生成答案妙筆生花生成Generation將上面預(yù)設(shè)提示詞模板內(nèi)容輸入到大語(yǔ)言模型比如DeepSeek等中大語(yǔ)言模型會(huì)基于檢索內(nèi)容生成有明確依據(jù)的響應(yīng)可以大幅提升大模型可解釋性、并減少大模型憑空編造的風(fēng)險(xiǎn)。六、RAG搭建高效知識(shí)庫(kù)可分為5個(gè)基本流程知識(shí)文本準(zhǔn)備、嵌入模型Embedding Model、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、封裝檢索接口、根據(jù)查詢生成回答。1、知識(shí)文本準(zhǔn)備文檔的預(yù)處理和加載并按一定條件切割成片段知識(shí)庫(kù)本身的文本質(zhì)量對(duì)最終效果的影響至關(guān)重要這是大模型最終生成回答的原始語(yǔ)料。文檔預(yù)處理優(yōu)化應(yīng)制定標(biāo)準(zhǔn)化的文檔模板確保內(nèi)容的一致性和易讀性。1文檔命名統(tǒng)一控制在名稱長(zhǎng)度涵義簡(jiǎn)潔避免無(wú)意義的數(shù)字、符號(hào)或縮寫2文檔語(yǔ)言統(tǒng)一中文描述因?yàn)榱炕Ｐ蛯?duì)于中英文、繁簡(jiǎn)體的支持不一樣向量化導(dǎo)致亂碼或沒(méi)有用的數(shù)據(jù)3文檔內(nèi)容設(shè)置清晰的層級(jí)標(biāo)題對(duì)圖片、表格、公式、超鏈接、附件等進(jìn)行特殊處理。建立問(wèn)答對(duì)基于用戶可能的提問(wèn)方式構(gòu)建問(wèn)答對(duì)作為知識(shí)庫(kù)原始數(shù)據(jù)2、嵌入模型Embedding Model上傳文本語(yǔ)料開始構(gòu)建本地的知識(shí)庫(kù)時(shí)為了便于分析和處理需要將長(zhǎng)文本進(jìn)行切割分塊1通過(guò)設(shè)置合理的文檔切割chunk_size驗(yàn)證所選取的Embedding模型在多大的chunk_size上表現(xiàn)最佳2文檔段落處理基于文檔切割時(shí)所設(shè)置的 chunk_size對(duì)知識(shí)庫(kù)文檔的段落進(jìn)行拆分或者合并盡量保證連貫語(yǔ)義數(shù)據(jù)不會(huì)被切割3知識(shí)庫(kù)文檔標(biāo)注為了提升召回準(zhǔn)確性一方面在導(dǎo)入前先對(duì)知識(shí)庫(kù)文檔內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注處理3、向量數(shù)據(jù)庫(kù)將切割的文本片段灌入向量數(shù)據(jù)庫(kù)1將知識(shí)庫(kù)文檔切割成chunk文本片段之后需要通過(guò)Embedding技術(shù)轉(zhuǎn)換為算法可以處理的向量存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)2選擇不同的Embedding模型進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)踐中也發(fā)現(xiàn)bge-large-zh優(yōu)于m3e-base3召回準(zhǔn)確率一般采用Top5和Top10來(lái)評(píng)估Embedding模型的好壞TopN召回準(zhǔn)確率TopN條chunk包含回答數(shù) /總查詢數(shù)4、封裝檢索接口問(wèn)題理解和查詢檢索用戶提問(wèn)-將問(wèn)題用嵌入模型做Embedding - 問(wèn)題向量化 - 到知識(shí)庫(kù)所在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行相似的匹配 - Rerank模型召回得分最高的k個(gè)Chunks1用戶提問(wèn)后同樣將用戶的問(wèn)句向量化。將用戶的問(wèn)句與向量數(shù)據(jù)庫(kù)中的chunk匹配匹配出與問(wèn)句向量最相似的Top K個(gè)2k的取值根據(jù)實(shí)際的場(chǎng)景不斷測(cè)試選擇最佳的k值。一般來(lái)說(shuō)調(diào)大k值會(huì)增加召回片段中含有正確答案的概率但召回的無(wú)關(guān)信息更多模型生成的答案質(zhì)量反而會(huì)更差3Temperature參數(shù)設(shè)置1 代表十分精確而0代表發(fā)散生成的內(nèi)容會(huì)更有創(chuàng)造性需要根據(jù)自己的場(chǎng)景設(shè)置合適的Temperature值4Top K的排序方式檢索返回的Top K會(huì)按照數(shù)據(jù)庫(kù)中的順序進(jìn)行排序目的是保留原始數(shù)據(jù)庫(kù)的上下文結(jié)構(gòu)可以增加Top k的大小比如從10個(gè)增加到30個(gè)然后再使用更加精確的算法進(jìn)行Rerank5、RAG知識(shí)庫(kù)工程具體搭建流程請(qǐng)參考《開啟智能體和知識(shí)庫(kù)探索之旅Dify知識(shí)庫(kù)搭建RAG》Query - 檢索 - Prompt - LLM - 回復(fù)1連接向量數(shù)據(jù)庫(kù)2加載向量模型3創(chuàng)建索引4取本地的文本文件并進(jìn)行切分然后向索引中添加數(shù)據(jù)5使用查詢從向量數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索數(shù)據(jù)6將檢索的結(jié)果進(jìn)行匯總7將檢索到的結(jié)果Prompt原始查詢文本用戶promptk個(gè)Chunks三者送到大語(yǔ)言模型LLMLLM將生成回答返回給用戶七、企業(yè)知識(shí)庫(kù)還需進(jìn)行一些針對(duì)性的功能設(shè)計(jì)1、知識(shí)庫(kù)管理支持對(duì)知識(shí)庫(kù)、知識(shí)數(shù)據(jù)的全生命周期治理管理。用戶可通過(guò)界面、接口等方式使用知識(shí)庫(kù)管理功能。2、知識(shí)處理支持多種文件格式、多種數(shù)據(jù)類型的知識(shí)處理從雜亂無(wú)序的原始數(shù)據(jù)中處理獲得高質(zhì)量的知識(shí)信息。3、知識(shí)構(gòu)建支持豐富的知識(shí)構(gòu)建策略用戶可根據(jù)實(shí)際知識(shí)數(shù)據(jù)情況進(jìn)行配置從而達(dá)到最優(yōu)的知識(shí)構(gòu)建效果。4、知識(shí)檢索支持向量、全文、混合等知識(shí)檢索模式提供豐富的檢索參數(shù)配置項(xiàng)。用戶可通過(guò)任務(wù)流組件、接口等方式使用知識(shí)檢索功能。八、大語(yǔ)言模型LLM在行業(yè)內(nèi)典型的知識(shí)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景1、文檔片段檢索利用知識(shí)庫(kù)對(duì)完整文檔分塊并進(jìn)行知識(shí)構(gòu)建。通過(guò)用戶輸入的文本進(jìn)行檢索返回最相似的TopK個(gè)文檔塊。2、文本檢索利用知識(shí)庫(kù)對(duì)已經(jīng)完成分塊的文本直接進(jìn)行知識(shí)構(gòu)建。通過(guò)用戶輸入的文本進(jìn)行檢索返回最相似的TopK個(gè)文本。3、QA檢索利用知識(shí)庫(kù)對(duì)QA數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)構(gòu)建。通過(guò)用戶輸入的文本對(duì)QA進(jìn)行檢索返回最相似的TopK個(gè)QA數(shù)據(jù)。4、簡(jiǎn)易檢索問(wèn)答通過(guò)用戶問(wèn)題進(jìn)行上述三類知識(shí)檢索將檢索結(jié)果用戶問(wèn)題拼接成提示詞然后提供給大模型獲得模型的回復(fù)典型的RAG檢索生成問(wèn)答流程。5、復(fù)雜檢索對(duì)話復(fù)雜對(duì)話邏輯如拒答、問(wèn)題分類、回答分路等需要通過(guò)任務(wù)流方式進(jìn)行編排開發(fā)。業(yè)務(wù)側(cè)需要進(jìn)行對(duì)話邏輯、路徑的設(shè)計(jì)從而明確使用知識(shí)檢索的具體環(huán)節(jié)。九、基于RAG的知識(shí)庫(kù)最基本的步驟實(shí)際應(yīng)用時(shí)優(yōu)化建議1、知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)更新隨著時(shí)間的推移知識(shí)庫(kù)中的信息可能會(huì)過(guò)時(shí)或無(wú)效因此需要設(shè)計(jì)自動(dòng)化的知識(shí)更新機(jī)制以保證系統(tǒng)回答的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。2、模型微調(diào)在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中可能需要對(duì)調(diào)用的模型進(jìn)行選擇或者對(duì)提示詞進(jìn)行優(yōu)化來(lái)引導(dǎo)模型生成更符合預(yù)期的輸出。3、混合檢索策略可以結(jié)合向量檢索與傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞檢索策略在保證檢索精度的同時(shí)提高召回率。4、系統(tǒng)可擴(kuò)展性確保系統(tǒng)能夠隨著數(shù)據(jù)量和請(qǐng)求量的增加而擴(kuò)展避免性能瓶頸。使用分布式檢索和生成技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。5、用戶反饋循環(huán)引入用戶反饋機(jī)制定期分析用戶的查詢和系統(tǒng)的響應(yīng)持續(xù)改進(jìn)模型和定期維護(hù)更新知識(shí)庫(kù)提升整體系統(tǒng)的智能水平。6、多模態(tài)知識(shí)處理利用OCR技術(shù)等技術(shù)處理圖片和視頻等非文本知識(shí)源將其轉(zhuǎn)換為可理解的純文本數(shù)據(jù)豐富知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容。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(fèi)時(shí)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(bào)告一站式覆蓋你的所有需求現(xiàn)在全部免費(fèi)分享掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?一、學(xué)習(xí)必備100本大模型電子書26 份行業(yè)報(bào)告 600 套技術(shù)PPT幫你看透 AI 趨勢(shì)想了解大模型的行業(yè)動(dòng)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(bào)告覆蓋多領(lǐng)域?qū)嵺`與趨勢(shì)報(bào)告包含阿里、DeepSeek 等權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的核心內(nèi)容涵蓋職業(yè)趨勢(shì)《AI 職業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》《中國(guó) AI 人才糧倉(cāng)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(xì)分《AGI 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用報(bào)告》《AI GC 實(shí)踐案例集》行業(yè)監(jiān)測(cè)《2024 年中國(guó)大模型季度監(jiān)測(cè)報(bào)告》《2025 年中國(guó)技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)》。3. 600套技術(shù)大會(huì) PPT聽行業(yè)大咖講實(shí)戰(zhàn)PPT 整理自 2024-2025 年熱門技術(shù)大會(huì)包含百度、騰訊、字節(jié)等企業(yè)的一線實(shí)踐安全方向《端側(cè)大模型的安全建設(shè)》《大模型驅(qū)動(dòng)安全升級(jí)騰訊代碼安全實(shí)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(shí)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(jìn)展》《Agentic RAG 的現(xiàn)在與未來(lái)》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(jì)》。二、求職必看大廠 AI 崗面試 “彈藥庫(kù)”300 真題 107 道面經(jīng)直接抱走想沖字節(jié)、騰訊、阿里、蔚來(lái)等大廠 AI 崗這份面試資料幫你提前 “押題”拒絕臨場(chǎng)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(shí)面試場(chǎng)景包含 TPlink、字節(jié)、騰訊、蔚來(lái)、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(diǎn)針對(duì)大模型專屬考題從概念到實(shí)踐全面覆蓋幫你理清底層邏輯3. 97 道 LLMs 真題聚焦大型語(yǔ)言模型高頻問(wèn)題專門拆解 LLMs 的核心痛點(diǎn)與解決方案比如讓很多人頭疼的 “復(fù)讀機(jī)問(wèn)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(diǎn)不用再盲目摸索路線圖涵蓋 5 大核心板塊從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層遞進(jìn)一步步帶你從入門到進(jìn)階從理論到實(shí)戰(zhàn)。L1階段:啟航篇丨極速破界AI新時(shí)代L1階段了解大模型的基礎(chǔ)知識(shí)以及大模型在各個(gè)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(chǎng)景。L2階段攻堅(jiān)篇丨RAG開發(fā)實(shí)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(qiáng)生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能評(píng)估還有GraphRAG在內(nèi)的多個(gè)RAG熱門項(xiàng)目的分析。L3階段躍遷篇丨Agent智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)L3階段大模型Agent應(yīng)用架構(gòu)進(jìn)階實(shí)現(xiàn)主要學(xué)習(xí)LangChain、 LIamaIndex框架也會(huì)學(xué)習(xí)到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系統(tǒng)打造Agent智能體。L4階段精進(jìn)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(jìn)行模型微調(diào)并通過(guò)Ollama、vLLM等推理部署框架實(shí)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(fèi)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(shì)這份資料都能滿足你現(xiàn)在只需按照提示操作就能免費(fèi)領(lǐng)取掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?2025 年想抓住 AI 大模型的風(fēng)口別猶豫這份免費(fèi)資料就是你的 “起跑線”