企业官网建设流程全解析

服务网站建设的公司,百度seo如何快速排名,网站登录系统,个人工商户做网站备案“ RAG的架构虽然有所不同#xff0c;但其原理都是相同的#xff0c;都是通过检索来增强模型的生成能力#xff0c;只不过在不同的环节做了不同的优化。” 从事RAG技术的工作也有一两年时间了#xff0c;但在此之间都是这学一点那学一点#xff0c;感觉自己好像什么都会但其原理都是相同的都是通过检索来增强模型的生成能力只不过在不同的环节做了不同的优化。”从事RAG技术的工作也有一两年时间了但在此之间都是这学一点那学一点感觉自己好像什么都会但从来没有对整个RAG系统进行过梳理。所以今天就从RAG的迭代过程开始梳理一下RAG的架构升级过程了解不同种类RAG的区别和联系以及适用场景。RAG的几种类型从技术的本质来说RAG就是检索增强生成重要的就是检索和生成但技术毕竟在不断的发展和迭代因此RAG的架构也经过多次迭代。以下是RAG迭代过程中的几种架构类型Naive RAG基础RAGAdvanced RAG高级RAGModular RAG模块化RAGGraph RAG图RAGAgentic RAG智能体RAG这几种RAG虽然从架构和实现上有所区别但其本质上还是一样的所以我们需要学习不同RAG架构之间的区别但也要通过表象看到RAG的本质。Naive Rag其实想了解RAG的技术原理基础RAG是最好的选择因为其是RAG最初的版本但受限于当时的技术和理论因此基础RAG现在已经很少使用了可能也就在刚开始学习的时候了解一下。基础RAG的流程就是通过相似度检索的方式召回相关数据然后丢给模型进行增强生成但这里有个问题就是基础RAG的召回策略和生成过程都很简单在真实的业务场景中测试效果都不怎么好。Advanced Rag高级RAG是在Naive Rag的基础之上做了功能升级比如说刚开始学习RAG的时候就知道把问题直接向量化然后丢给向量库进行相似度检索但在实际场景中发现召回率不足也不准确。因此高级RAG就是在Naive Rag的基础之上做了优化比如说召回优化增加问题改写知识库优化提升文档的拆分质量以及生成优化把召回的文档进行重排序格式化等操作。Modular Rag模块化Rag其实就更好理解了在基于RAG的智能问答场景中我们发现文档不但来源复杂而且格式也很复杂而且在不同的业务场景中需要使用不同的文档处理流程和召回策略。比如说有些场景的主要文档格式是word/pdf而有些场景的文档格式是excel/csv还有是一些数据库和API。这时为了降低系统的开发和维护成本就需要对不同的功能进行模块化开发这样在不同的场景中选择不同的模块即可而不用每次都重新开发。Graph Rag图Rag和上面的几种RAG架构的唯一区别就是其存储介质的不同Graph Rag使用的是基于知识图谱的方式来组织和存储数据这种方式在某些业务场景中具有更好的效果比如说查询家庭成员关系组织架构等。由于图结构天生适合处理这种复杂的数据关系因此Graph Rag在这种场景中具备天然的优势。Agentic Rag智能体RAG又被称为主动式RAG上面几种RAG不论怎么设计其都是基于根据用户问题进行数据召回然后根据召回结果进行增强生成这个流程是固定的。但Agentic Rag是基于智能体实现的架构模式其主要就是利用大模型独立思考和规划的能力可以根据用户的问题自行判断是否需要进行数据召回。如果遇到一些简单的问题或者模型能够自己解决的问题那么就可以避免召回的过程以提升用户体验和响应速度。因此以上几种RAG架构并没有跳出RAG的基本理论范畴只不过在不同的环节上对RAG进行了优化最终的目的都是为了提升模型的生成效果解决用户问题。但虽然RAG有多种不同的技术架构但这些架构之间并不是非此即彼的关系不同的架构之间可以互相协调以此增强RAG的效果。想学习RAG技术这里提供了一份RAG实操代码案例感兴趣的可以点击查看如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取