2026/2/19 17:26:12
网站建设
项目流程
c 购物网站开发流程,wordpress主题helpdesk,保定哪做网站好,昆明网站建设推广优化既然更新#xff0c;说明咖哥今年#xff08;2026年#xff09;又要开始放大招了。——新书#xff08;Agent架构相关的#xff09;3月份即将问世——#xff08;大作#xff09;敬请期待#xff01;
这篇文章复习一下RAG。《RAG实战课》问世半年#xff0c;销量有增…既然更新说明咖哥今年2026年又要开始放大招了。——新书Agent架构相关的3月份即将问世——大作敬请期待这篇文章复习一下RAG。《RAG实战课》问世半年销量有增无减口碑逐渐积累。看来朋友们正逐渐意识到这本书的真正价值。我个人观点这本书精华中的精华不在于技术总结的全不在于语言轻松而是书封底的那张体系框架图。是真的提纲挈领真的深入浅出。这张图佳哥真是用心了今天这一篇我不讲案例、不讲代码、不讲某个框架的用法。我只做一件事把这张图从“看起来复杂”讲到“你知道它为什么必须长这样”。先说一句狠话如果你觉得 RAG 是向量库 Embedding检索几段文本 丢给 LLM能跑就行那你现在看到的大多数 RAG 系统在规模一上来时都会失效。不是模型不行是结构没搭完。而这张图讲的就是一个 RAG 系统从“能用”到“可扩展、可评估、可演化”到底需要哪些结构层。第一层数据不是从“文本”开始的很多人一上来就聊向量库其实顺序是反的。真正的起点在最底部数据导入与文本分块。你会看到这里不是一句“切 chunk”而是按字符 / 句子 / 语义的分块策略父子文档索引分层索引RAPTOR多表示索引为什么因为检索失败80% 不是检索算法的问题是切块阶段就已经丢信息了。如果你在这一层没有“结构意识”后面所有高级技巧都是在补锅。第二层Embedding 从来不是一个模型的问题中间这一大块是很多人最容易误解的地方。Embedding 不是只有一个向量。你会看到稠密向量OpenAI / bge / jina稀疏向量TF-IDF / BM25专用嵌入Fine-Tuning / ColBERT为什么要这么复杂因为现实世界的检索本来就不是一个相似度空间。关键词、语义、领域信号本来就不在同一个空间里。真正可用的系统一定是混合表示。第三层索引与向量库只是“物理层”很多人把 FAISS、Milvus、HNSW 当成核心。但在这张图里它们被刻意画得很“靠后”。因为它们解决的只是一个问题怎么快。而不是怎么对。索引策略父子、分层、多表示远比你选哪种向量库重要。第四层真正开始像「系统」的地方——查询侧图左上角是整个系统的灵魂。你会看到四件事同时出现查询构建查询优化查询路由HyDE / 主动检索这一步意味着什么意味着系统已经不再是“用户问一句我搜一遍”。而是系统开始“理解该怎么问世界”。第五层检索后处理决定答案质量上限中间偏右那一块是很多 Demo 系统里完全没有的东西。重排Rerank / Cross-Encoder / ColBERT压缩相关性 冗余控制校正CRAG主动补查这一层解决的是不是有没有搜到而是“哪些值得被看见”。如果没有这一层你永远会觉得“有点对但总差点意思”。第六层生成不只是“丢给模型”右下角的生成部分我刻意没有画成一个大脑就结束。你会看到提示工程结构化输出Pydantic / JSON Schema工具调用Self-RAG / RRR主动再检索这意味着一件事生成本身也是一个可以被设计、被反思的过程。第七层评估是系统是否“工程化”的分水岭最右侧那一列是很多人最不想做、但最重要的。Precision / Recall / F1MRR / MAPBLEU / ROUGE / METEOR忠实度 / 安全性有没有这一列决定了你是在做 Demo还是在做系统。那这张图到底是什么它不是教程目录。也不是技术大全。它是一张工程演化图。它回答的不是“你现在该用什么技术”而是“一个 RAG 系统迟早会走到哪些结构层”。好的祝大家阅读愉快我们过俩月新书Agent设计相关发布会见如何学习大模型 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】