企业官网建设流程全解析

wordpress网站内容,设备建设网站,wordpress可视化编辑器推荐,汽车网站建设流程RAG已经不是什么新鲜的概念了#xff0c;自2023年发展至今也有两年时间了#xff0c;从最早的传统RAG进化到如今各类更智能的RAG#xff0c;今天给大家简单介绍下现在用的最多的这四种RAG。 传统RAG 传统RAG是最早期出现的RAG架构方式#xff0c;也是我们通常所指传统意义…RAG已经不是什么新鲜的概念了自2023年发展至今也有两年时间了从最早的传统RAG进化到如今各类更智能的RAG今天给大家简单介绍下现在用的最多的这四种RAG。传统RAG传统RAG是最早期出现的RAG架构方式也是我们通常所指传统意义上RAG基本概念。它的出现了通过外挂知识库的方式降低了大模型幻觉解决了大模型即使不通过微调也可以使大模型具备专业的领域知识。其核心的流程包含三个阶段索引构建、查询与生成。索引阶段将原始文档转换成向量存储至向量数据库。这个阶段一般包含文档清洗去重、降噪、脱敏等→切块chunk→向量化embedding→入库FAISS/Milvus/pgvector等向量数据库这四大步骤处理。查询阶段根据用户输入去向量数据库检索出相关信息。生成阶段将检索出的信息与原始的用户输入交给大模型引导模型输出更准确的答案。后来为了提升检索的准确性可以在查询阶段加入ReRank机制对检索出的信息进行重新排序。传统RAG的特点1、传统RAG能够处理的文档格式比较简单通常限于文本和图片两种。2、知识库多为静态知识库如果知识更新需要重新构建索引embedding处理。3、通常只是进行一轮的知识库检索并且将检索的结果与原始提示词进行简单拼接后直接提交给大模型进行生成结果。一句话总结检索→拼接→生成最适用于简单的企业内部各类知识问答场景。多模态RAG多模态RAG是传统RAG的进阶版本此时的RAG技术不再局限于文本数据而是能够处理和理解更丰富的数据类型例如还可支持表格、图像、视频、音频等多种模态数据的检索和生成。技术实现上我们可以借助于OCR技术与一些多模态Embedding模型例如阿里的Qwen3-Embedding系列模型实现。一句话总结将文本 图片/表格/音频/视频/图纸等都纳入检索与理解。Agentic RAG传统的RAG信息检索只是一个必须而又被动的检索步骤是大模型回答前必须的一个前置检索步骤用于给大模型回答提供炮弹。而Agentic RAG相当于在传统RAG的基础上引入了智能体Agent的概念使检索过程更加智能化和自主化。根据用户的需求Agentic RAG可以决定是否需要检索、何时进行检索、如何利用检索结果并且可以进行多轮检索对检索结果自己进行迭代和优化。所以要实现Agentic RAG这里就需要我们创建一个智能体了而检索过程将被封装成可以自主调用、评估、迭代和优化的工具难度更高。Agentic RAG特点1、自主决策可自主决定检索时机和策略提高了检索的灵活性和准确性。2、多轮检索支持多轮检索和迭代优化能够根据初步检索结果调整后续检索策略检索结果更靠谱。3、复杂融合检索结果与上下文信息的融合更加复杂和智能能够更好地支持多轮对话和复杂任务。一句话总结Agentic RAG会计划、会反思、会用工具通过多轮自我驱动把需求拆解、检索、迭代、融合、评估、优化。GraphRAGGraphRAG顾名思义加入了图谱的概念它是知识图谱与RAG的结合通过引入图结构建模实体之间结构化关系提供更丰富的上下文信息和推理路径来增强检索和生成的推理能力。整体复杂度高前期实体建模成本高相比于上面提到的3种RAG方式GraphRAG普及度低一些。技术实现层面可以考虑用Neo4j LlamaIndex组合或微软的GraphRAG等方式实现。GraphRAG特点1、利用知识图谱显式地建模实体之间的关系增强检索的推理能力。2、支持基于图结构的复杂推理路径提高生成的准确性和可靠性。3、提供了更直观的可解释性有助于理解模型的决策过程。一句话总结把知识抽成图谱让检索与推理更准确。根据不同的业务需求如何选择合适的RAG方式至关重要复杂场景下可能需要多种RAG方式组合使用。而在未来的发展方向将多模态RAG、Agentic RAG与GraphRAG相融合作为一个大的RAG组件将会是必然趋势。而RAG本质上属于上下文的一部分所以我们还需重点关注上下文工程相关技术领域。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”