企业官网建设流程全解析

免费建个人网站,房地产网站建设存在问题,公司的网站建设服务费,上海网站建设软件下载在大模型应用落地场景中#xff0c;RAG#xff08;检索增强生成#xff09;是解决“事实性错误”“知识时效性”的核心方案#xff0c;但传统 RAG 架构在复杂场景下的短板日益凸显。Agentic RAG 作为进阶形态#xff0c;通过融入 AI Agent 智能体打破传统局限#xff0c;…在大模型应用落地场景中RAG检索增强生成是解决“事实性错误”“知识时效性”的核心方案但传统 RAG 架构在复杂场景下的短板日益凸显。Agentic RAG 作为进阶形态通过融入 AI Agent 智能体打破传统局限成为企业级大模型应用的主流方向。本文将从传统 RAG 的痛点出发拆解 Agentic RAG 的架构设计与核心流程帮小白和程序员快速掌握这一关键技术演进逻辑。— 1 — 传统 RAG 架构优势背后的核心局限先给小白补个基础RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成的核心逻辑是“先检索外部知识库信息再结合大模型生成响应”既能弥补大模型训练数据滞后的问题又能提升输出的准确性。但传统 RAG 架构在实际应用中存在诸多难以规避的短板具体可参考下图1. 单次交互瓶颈无法动态补充信息传统 RAG 的检索与生成环节是“一次性完成”的闭环一旦检索到的信息不足以支撑回答系统无法主动发起二次搜索、补充上下文。比如面对“XX技术2025年最新应用案例”这类需要时效性信息的查询若初始知识库未覆盖就会生成无效或过时响应。2. 缺乏推理能力应对复杂查询乏力对于需要多步拆解的复杂问题如“对比三种 RAG 优化方案的适用场景、实施成本及效果”传统 RAG 无法进行逻辑拆解与多轮推理只能基于检索到的碎片化信息简单拼接输出结果缺乏逻辑性和完整性。3. 策略固化无法适配多样化需求传统 RAG 的检索策略、信息筛选规则都是固定的无法根据查询的难度、领域、用户需求动态调整。比如面对专业领域的精准查询和小白的科普类查询采用相同的检索逻辑会导致要么信息过载、要么信息不足。— 2 — Agentic RAG 架构AI Agent 驱动的智能化升级为解决传统 RAG 的痛点Agentic RAG 应运而生。其核心创新点在于在 RAG 的“查询理解、检索、生成、结果校验”全流程中融入 AI Agent 智能体的自主决策与交互能力让整个系统具备“自主思考、动态调整、持续优化”的智能化特性架构逻辑如下图所示Agentic RAG 的完整处理流程更能体现其智能化优势具体可参考下图Step 1-2查询优化精准定位需求AI Agent 首先对用户原始查询进行“清洗与重写”——比如纠正表述错误、补充模糊信息、拆解复杂问题。例如将“RAG 怎么优化效果好”重写为“从检索策略、知识库构建、大模型适配三个维度说明 RAG 效果优化的具体方案”提升后续检索的精准度。Step 3-8智能判断动态补充信息这是 Agentic RAG 的核心环节。AI Agent 会基于优化后的查询判断现有知识库信息是否足够支撑回答若信息不足会自主选择最佳外部信息来源如行业数据库、最新论文、官方文档发起动态检索补充若信息足够则直接进入生成环节避免无效检索。Step 9生成响应衔接大模型能力Agentic 将整合后的精准信息传递给 LLM 大模型结合大模型的语言生成能力输出结构清晰、逻辑严谨的响应内容。这里的信息经过 Agent 筛选避免了传统 RAG 中“信息冗余”的问题提升生成效率。最终校验闭环优化保障结果质量AI Agent 会对大模型生成的响应进行“相关性与准确性校验”若结果符合需求直接返回给用户若存在信息缺失、逻辑漏洞或与问题无关的情况则重新回到 Step 1开启新一轮的查询优化与检索直到生成符合目标的响应。需要注意的是本文拆解的 Agentic RAG 架构是最通用的实现方案之一。在实际企业级落地中可根据具体场景如客服、科研、电商调整 Agent 的决策逻辑、检索来源和校验规则灵活性更强。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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】