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湘潭网站推广,发布一个网站需要什么,网页制作题库,Wordpress向导Part.1 RAG这么火#xff0c;你会用吗#xff1f; 自从大模型技术走向市场以来#xff0c;“幻觉”现象总是对用户造成困扰#xff0c;而**RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09;**技术正在成为解决这一难题的利器。国内众多…Part.1RAG这么火你会用吗自从大模型技术走向市场以来“幻觉”现象总是对用户造成困扰而**RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成**技术正在成为解决这一难题的利器。国内众多科技大厂在实践RAG技术时都取得了阶段性的成果。蚂蚁集团采用RAG技术通过知识库分层构建、复杂文档处理、混合搜索策略和总结模型优化答案获取效率提高约20%。阿里云通过外挂知识库提供可靠知识优化知识检索与答案生成流程成功化解智能问答面临的幻觉、知识更新滞后、隐私数据泄露等挑战。哔哩哔哩运用大模型升级智能客服系统优化RAG链路和检索机制构建全面的领域知识库智能客服拦截率提升近30%。字节跳动充分发挥RAG和FineTuning微调两种建设思路利用大模型构建答疑机器人实现研发基建部门答疑值班。RAG这么厉害很多小伙伴撸起袖子就想一气呵成地干好但却没少碰壁一是发现其所涵盖的技术栈特别广泛二是实现过程中遇到技术难点后一筹莫展。难道要将AI所有的知识都学习一遍才能做好RAG吗其实不然只要**《大模型应用开发RAG实战课》**一书在手就能轻松搞定这本书不是简单地罗列操作过程而是帮助读者构建整个RAG技术栈的认知体系和底层架构这样一来无论什么样的RAG框架和模型读者都能从容实施游刃有余。我们先从探索RAG的技术核心开始为应用实践做好准备。Part.2RAG的核心RAG的核心功能就是它可以访问一个外部知识库或文档集从中检索与当前问题相关的片段将这些最新或特定领域的外部信息纳入“思考过程”然后再进行回答生成。这使得大模型在回答问题时不必依赖于其在训练过程中“记住”的知识以此有效降低“幻觉”。RAG使大模型能够“查阅资料”将静态的、受限于训练时间的语言模型转变为能够动态获取信息、实时扩展知识的智能体。对大模型的“闭卷考试”瞬间变成了“开卷考试”这种变化对大模型应用效果提升有着巨大潜力。RAG的核心组件包括知识嵌入、检索器和生成器。知识嵌入Knowledge Embedding将外部知识库的内容读取并拆分成块通过嵌入模型将文本或其他形式的知识转化为向量表示使其能够在高维语义空间中进行比较。这些嵌入向量捕捉了句子或段落的深层语义信息并被索引存储在向量数据库中以支持高效检索。检索器Retriever负责从外部知识库向量表示的存储中查找与用户输入相关的信息。检索器采用嵌入向量技术通过计算语义相似性快速匹配相关文档。常用的方法包括基于稀疏向量的BM25和基于密集向量的近似最近邻检索。生成器Generator利用检索器返回的相关信息生成上下文相关的答案。生成器通常基于大模型在内容生成过程中整合检索到的外部知识确保生成的结果既流畅又可信。为我们揭开RAG奥秘的本书作者黄佳是新加坡科研局首席研究员Lead Researcher前埃森哲新加坡公司资深顾问。入行20多年来他参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。黄佳还是一位积极的技术分享者他曾出版**《大模型应用开发动手做 AI Agent》《GPT 图解大模型是怎样构建的》**等多本畅销书。他的写作风格独特书中常以人物“咖哥”引发讨论通过对话来讲解技术理论与实践过程帮助读者轻松进入AI技术的世界。如今黄佳看到知识浪潮迅速增长众多技术人却迷失其中抓不住学习的重点。因此黄佳决定编写本书帮助技术人去除糟粕取其精华深入理解大模型应用开发的本质做好大模型时代的知识检索。了解RAG的核心知识之后我们现在可以跟着咖哥学习从理论到实践全盘掌握RAG技术了。Part.3跟着咖哥全盘掌握RAGRAG是大模型时代应用开发的一项伟大创新弥补了单纯靠参数记忆知识的不足使大模型在应对不断变化或高度专业化的问题时具有更强的适应性和灵活性。本书从RAG系统构建出发逐步深入系统优化、评估以及复杂范式的探究下面分为四个部分逐一详解。RAG系统构建这部分是RAG技术落地的第一步。在数据导入环节书中详细讲解了如何读取与解析多样化的文件格式包括TXT文本、CSV文件、网页文档、Markdown文件、PDF文件等还有借助Unstructured工具从图片中提取文字并导入。文本分块是影响检索精度与生成质量的关键步骤书中介绍了按固定字符数、递归、基于格式或语义等多种分块策略。针对信息嵌入介绍了从早期词嵌入到当下流行的OpenAI、Jina等现代嵌入模型详细说明了如何对嵌入模型进行微调。针对向量存储则介绍了Milvus、Weaviate等主流向量数据库以及选型时在索引类型、检索方式、多模态支持等多方面因素的考量为构建高效的向量存储系统提供依据。RAG系统优化优化是提升RAG系统性能的关键。在检索前处理中介绍查询构建如何实现Text-to-SQL等复杂转换查询翻译能将简单模糊的查询重写为精准表述查询路由则通过逻辑路由等方式将查询导向最合适的数据源。索引优化给出节点-句子滑动窗口检索、分层合并等实用方法提高检索效率。检索后处理涵盖RRF、Cross-Encoder等重排手段以及Contextual Compression Retriever等压缩技术这些手段和技术可以对检索结果执行校正操作。在响应生成阶段通过改进提示词、选择适配的大模型采用Self-RAG等优化方式提升生成内容的质量确保系统输出既准确又符合用户需求。RAG系统评估评估是度量RAG系统性能的重要手段。书中构建了全面的评估体系评估数据集为测试提供基础素材检索评估通过精确率、召回率等7种指标度量系统从知识库中获取相关信息的能力。响应评估基于n-gram匹配、语义相似性等3类指标判断生成回答的质量。该部分还介绍了RAGAS、TruLens等4种评估框架帮助读者从不同维度对RAG系统进行量化分析清晰了解系统在准确性、相关性、可靠性等方面的表现进而有针对性地进行改进。复杂RAG范式最后一部分是对RAG技术的前沿探索包括以下RAG范式GraphRAG整合知识图谱提升对复杂问题的处理能力上下文检索突破传统上下文限制的困境为用户提供更贴合语境的回答Modular RAG实现从固定流程到灵活架构的转变Agentic RAG引入自主代理驱动机制让系统具备更强的自主性和智能性Multi-Modal RAG实现多模态检索增强生成支持文本、图像、音频等多种信息融合。经过这四个部分的系统化学习读者将打下RAG的理论基础并掌握RAG实施的方法与工具大力提升大模型的工作效能。Part.4结语RAG实现了“模型的智力”与“人类知识宝库”的有机结合使得智能系统更加紧密地嵌入实际业务流程为用户提供始终符合时代、情境、专业要求的智慧服务。**《大模型应用开发RAG 实战课》**的适时推出为广大技术人打开了通往大模型应用开发的大门。本书的一大特点是内容完整、体系化从RAG技术的基本概念、在大模型应用开发技术演进路径中的位置讲起深入RAG系统的核心组件、执行流程再到系统构建的各个环节包括数据导入、文本分块、信息嵌入、向量存储等以及系统优化、评估和复杂范式的拓展形成了一套完整的知识体系。同时作者通过虚拟人物**“咖哥”“小冰”“小雪”**之间生动有趣的对话展开技术讨论以通俗易懂的语言讲解复杂的概念评价模型与技术工具的技术特点方便读者理解理论并掌握实践原则。本书的另一大特点是实战至上书中提供了丰富的实践指导内容在每个关键环节都给出详细的代码示例、工具使用方法和操作步骤读者可以将理论知识快速应用到实际项目中。无论是初学者想要快速搭建RAG系统还是有一定经验的专业人员想要致力于深入优化检索性能、探索新的AI系统架构都能从书中获取有价值的信息和实用的方法。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运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优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】