建設(shè)通網(wǎng)站是什么性質(zhì),杭州高端模板建站,網(wǎng)站開發(fā)工程師應(yīng)聘書范文700字,網(wǎng)站備案遷移分而治之是工程學(xué)中的經(jīng)典思想——將復(fù)雜問題拆解為相對獨立的子問題#xff0c;分別解決后再統(tǒng)一整合。這一思想在RAG#xff08;檢索增強(qiáng)生成#xff09;技術(shù)的設(shè)計中得到了完美體現(xiàn)#xff0c;從知識與能力的分離#xff0c;到檢索與生成的協(xié)作#xff0c…分而治之是工程學(xué)中的經(jīng)典思想——將復(fù)雜問題拆解為相對獨立的子問題分別解決后再統(tǒng)一整合。這一思想在RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)的設(shè)計中得到了完美體現(xiàn)從知識與能力的分離到檢索與生成的協(xié)作RAG技術(shù)的每一次技術(shù)迭代都蘊(yùn)含著分而治之的工程智慧。一、知識與能力的分離大語言模型LLM會存在什么問題大語言模型將知識編碼在數(shù)千億級別的參數(shù)中。以GPT-3為例其1750億個參數(shù)通過分布式存儲方式保存語言知識和世界知識。這種參數(shù)化存儲雖然實現(xiàn)了強(qiáng)大的語言理解能力但在知識更新方面存在技術(shù)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的知識更新需要重新訓(xùn)練模型這涉及較高的計算成本。同時增量學(xué)習(xí)過程中可能出現(xiàn)災(zāi)難性遺忘現(xiàn)象即新知識的引入會影響已有知識的表示導(dǎo)致模型在原有任務(wù)上的性能波動。RAG如何解決LLM知識更新難問題RAG采用了知識與能力分離的設(shè)計理念將語言理解能力和事實知識分離。語言理解和生成能力保留在模型中而事實知識則存儲在可以獨立更新的外部知識庫中。檢索器Retriever負(fù)責(zé)從外部知識庫中找到與查詢相關(guān)的文檔知識庫Knowledge Base存儲可隨時更新的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文檔生成器Generator基于檢索到的相關(guān)文檔生成回答classRAGSystem:RAG將知識更新變成了向量數(shù)據(jù)庫操作而不再需要模型重訓(xùn)練。新知識可以立即生效且不會影響模型的語言理解能力。二、檢索與生成的協(xié)作RAG如何實現(xiàn)檢索與生成的協(xié)作在實現(xiàn)了知識與能力的基本分離后RAG系統(tǒng)面臨一個新的工程挑戰(zhàn)檢索和生成兩個模塊應(yīng)該如何協(xié)作。在RAG系統(tǒng)中檢索模塊和生成模塊的協(xié)作本質(zhì)上是一個時機(jī)選擇問題什么時候檢索知識檢索多少次這個選擇直接影響系統(tǒng)的效率和效果。檢索太少可能錯過關(guān)鍵信息檢索太多則會增加計算開銷和復(fù)雜性。這個問題看似簡單實則涉及系統(tǒng)設(shè)計的核心權(quán)衡。就像在團(tuán)隊協(xié)作中我們面臨一個根本性選擇是在項目開始時一次性分配所有資源還是在執(zhí)行過程中根據(jù)進(jìn)展動態(tài)調(diào)配每種選擇都有其適用場景和代價。批量協(xié)作RAG-Sequence的設(shè)計哲學(xué)RAG-Sequence采用了批量協(xié)作的設(shè)計思路。它的核心理念是在開始生成之前一次性獲取所有需要的知識然后專注于生成過程。這種方法類似于傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)寫作模式研究者在開始寫作前會系統(tǒng)地收集和整理相關(guān)文獻(xiàn)然后基于這些資料完成整篇論文。整個寫作過程中參考資料保持穩(wěn)定確保論證的一致性。具體來說當(dāng)用戶提出一個查詢時系統(tǒng)首先分析查詢內(nèi)容從知識庫中檢索出最相關(guān)的文檔集合然后將這些文檔與原始查詢一起提供給生成模塊。生成模塊基于這個固定的知識背景完成整個回答的生成過程。一次性檢索在開始時執(zhí)行一次檢索操作固定上下文一次檢索后構(gòu)建的上下文不再變化完整生成調(diào)用大模型一次性生成整個回答實時協(xié)作RAG-Token的動態(tài)適應(yīng)與批量協(xié)作截然不同RAG-Token選擇了實時協(xié)作的路徑。它的設(shè)計哲學(xué)是在生成的每一步都評估知識需求動態(tài)獲取最相關(guān)的信息。這種方法更像是即興演講或探索性研究演講者根據(jù)聽眾的反應(yīng)和思路的發(fā)展隨時調(diào)整論點和引用的資料研究者在研究過程中根據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題不斷查閱新的文獻(xiàn)讓研究方向更加精準(zhǔn)。在RAG-Token系統(tǒng)中生成過程被細(xì)分為一個個詞語的生成步驟。在每一步系統(tǒng)都會評估基于當(dāng)前的上下文是否需要檢索新的知識如果需要系統(tǒng)會根據(jù)當(dāng)前的生成進(jìn)度重新構(gòu)建查詢獲取最相關(guān)的文檔然后繼續(xù)生成。循環(huán)檢索在循環(huán)中可能多次檢索動態(tài)判斷通過一個函數(shù)來判斷是否需要新知識逐詞生成基于當(dāng)前上下文使用大模型來逐個生成詞語上下文更新大模型每次生成后更新當(dāng)前上下文RAG技術(shù)的成功不僅在于解決了LLM的知識更新問題更重要的是展示了分而治之這一經(jīng)典工程思想在AI時代的強(qiáng)大生命力。RAG技術(shù)的演進(jìn)告訴我們即使在AI這樣快速發(fā)展的領(lǐng)域經(jīng)典的工程智慧依然是指導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)新的明燈。當(dāng)我們面臨新的技術(shù)挑戰(zhàn)時不妨問自己這個問題可以如何分解哪些關(guān)注點可以分離什么樣的分治粒度最合適或許答案就在分而治之的智慧之中。日拱一卒讓大腦不斷構(gòu)建深度學(xué)習(xí)和大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。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(jī)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(xì)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(jìn)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(jī)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(jìn)階層層遞進(jìn)一步步帶你從入門到進(jìn)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(qiáng)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(jìn)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(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?