企业官网建设流程全解析

自己可以建设网站吗,线上商城如何推广,网站建站网站开发,建设网站那些公司好RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术通过为大模型配备外部知识库和检索器#xff0c;解决了大模型知识静态、缺乏特定领域知识、易产生幻觉等问题。它将文档索引构建和查询应答两阶段结合#xff0c;利用嵌入模型将文本转为向量存储#xff0c;通过相似…RAG检索增强生成技术通过为大模型配备外部知识库和检索器解决了大模型知识静态、缺乏特定领域知识、易产生幻觉等问题。它将文档索引构建和查询应答两阶段结合利用嵌入模型将文本转为向量存储通过相似度检索相关资料并生成可靠答案。RAG显著提升了大模型的精准性、时效性、专有性和可解释性已成为构建企业级AI应用的首选架构范式。一、前言二、什么是RAG为什么需要它2.1 大模型的“知识困境”2.2 RAG的核心理念三、RAG是如何工作的分步拆解3.1 第一阶段索引构建为知识库建立“地图”3.2 第二阶段查询应答执行检索与生成四、RAG技术栈与核心组件五、总结一、前言你是否曾对ChatGPT、文心一言等大模型在某些问题上“一本正经地胡说八道”感到困惑这种“幻觉”现象是当前大语言模型面临的核心挑战之一。与此同时你是否也好奇那些能精准回答你公司内部文档、最新资讯的AI助手是如何做到的这一切的背后常常离不开一项关键技术RAG。今天我们就用一篇文章的时间深入浅出地为你拆解RAG技术。无论你是AI技术的爱好者还是希望将AI能力引入业务的开发者或产品经理这篇文章都将为你提供一个清晰、实用的入门指南让你在5分钟内搞懂RAG的核心概念、工作原理以及它为何如此重要。二、什么是RAG为什么需要它RAG全称Retrieval-Augmented Generation中文译为检索增强生成。顾名思义这是一种将“检索”和“生成”两大能力结合起来的技术范式。2.1 大模型的“知识困境”首先我们需要理解为什么需要RAG。这要从大语言模型LLM的局限性说起局限性具体表现RAG的解决方案知识静态/过时模型的“知识”截止于其训练数据的时间点无法获取最新信息如今天的热点新闻、最新的财报数据。通过检索外部、实时更新的知识库如数据库、文档、网页来提供最新信息。缺乏特定领域/私有知识模型无法知晓其训练数据中未包含的、非公开的信息如公司内部规章制度、产品手册、个人笔记。通过检索企业内部私有知识库为模型提供特定领域的专业知识。容易产生“幻觉”当被问到训练数据中不明确或不存在的信息时模型可能会编造看似合理但错误的答案。将生成过程“锚定”在检索到的、来源可靠的文档上大幅降低编造事实的概率。透明度和可解释性差模型给出答案时用户不知道其依据是什么难以验证和溯源。RAG可以明确提供生成答案所参考的源文档片段增强了可信度和可解释性。简单来说RAG的核心思想是不让模型“凭空想象”而是让它“有据可依”。2.2 RAG的核心理念RAG技术为LLM配备了一个强大的“外部记忆库”和一个高效的“图书管理员”。当用户提出问题时“图书管理员”检索器会迅速从“外部记忆库”知识库中找到最相关的资料。LLM生成器则像一位“专家”结合找到的资料和自己的通用知识组织语言生成一个准确、可信、信息量丰富的答案。三、RAG是如何工作的分步拆解RAG的工作流程可以清晰地分为两个主要阶段索引构建线下和查询应答线上。3.1 第一阶段索引构建为知识库建立“地图”这个阶段是准备工作目的是将我们拥有的文档如PDF、Word、网页、数据库记录处理成易于检索的格式。步骤1加载与切分首先将各种格式的原始文档加载为纯文本。由于文档可能很长直接处理效率低下因此需要将它们切分成更小的“块”Chunks。切分策略如按段落、按固定字符数、按语义直接影响后续检索效果。步骤2嵌入向量化这是RAG的“魔法”所在。我们使用一个嵌入模型Embedding Model将每一个文本块转换成一个高维度的数字向量通常有几百到几千个维度。这个向量可以理解为这段文本在“语义空间”中的唯一坐标语义相近的文本其向量在空间中的距离也更近。步骤3存储向量索引将所有文本块对应的向量连同文本块本身存储到一个专门的数据库里这种数据库称为向量数据库。它擅长进行一种操作向量相似度搜索。至此我们的知识库就从一堆杂乱无章的文档变成了一张结构清晰的“语义地图”。3.2 第二阶段查询应答执行检索与生成当用户提出一个问题时线上流程启动。步骤1问题向量化将用户的查询问题使用同一个嵌入模型也转换成一个查询向量。步骤2语义检索拿着这个“查询向量”去向量数据库中进行相似度搜索例如计算余弦相似度。数据库会快速找出与查询向量最相似的几个文本块向量并返回对应的原始文本。这些文本就是与问题最相关的“参考资料”。步骤3提示构建与生成这是最后一步也是最关键的一步。我们将用户的问题和检索到的参考资料按照特定的格式组装成一个“增强版”的提示输入给大语言模型。一个典型的提示模板如下请根据以下提供的上下文信息回答用户的问题。如果上下文中的信息不足以回答问题请直接说明你不知道不要编造信息。 上下文{这里插入检索到的相关文本块1}{这里插入检索到的相关文本块2}...用户问题{用户的实际问题}请给出答案步骤4生成最终答案大语言模型基于这个包含了明确上下文的提示生成最终答案。由于答案的“素材”直接来源于我们提供的可靠文档因此其准确性和可信度大大提升。整个流程如下图所示概念图[原始文档] → (切分) → [文本块] → (嵌入) → [向量] → 存入 [向量数据库] ↑ [用户问题] → (嵌入) → [查询向量] → (相似度检索) → 召回 [相关文本块] ↓ (构建提示) → [LLM] → [最终答案]四、RAG技术栈与核心组件要搭建一个RAG系统你需要了解以下核心组件组件类别代表工具/技术作用与说明文档加载器LangChain Document Loaders, LlamaIndex从各种来源PDF、网页、Notion、数据库加载文档。文本分割器RecursiveCharacterTextSplitter, Semantic Splitter将长文档切分为适合处理的文本块。嵌入模型OpenAItext-embedding-ada-002, BGE, 本地模型如bge-small-zh将文本转换为向量是决定语义理解质量的关键。向量数据库Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma存储向量并高效执行相似度搜索。大语言模型GPT-4, Claude, 文心一言通义千问ChatGLM Llama根据检索到的上下文生成最终答案。编排框架LangChain, LlamaIndex提供高级API将以上组件像搭积木一样串联起来简化开发流程。对于初学者可以从LangChain OpenAI Embedding/API Chroma本地轻量向量库这个组合开始实践快速搭建原型。五、总结通过以上的拆解相信你已经对RAG技术有了一个清晰的认识。让我们最后总结一下它的核心价值精准性将生成锚定在具体文档上有效对抗“幻觉”提升答案的准确率。时效性与专有性让大模型能够利用训练数据之外的最新信息和私有知识极大地扩展了其应用边界。可解释性与低成本答案附带来源引用方便溯源验证。同时相比于为了新知识而重新训练或微调一个超大模型RAG的成本极低、速度极快。RAG不是万能的其效果严重依赖于检索质量“垃圾进垃圾出”和提示工程。但毫无疑问它已成为当前构建企业级AI应用、开发智能助手和知识问答系统的首选架构范式。从能聊天的Chatbot到能分析财报的金融助手再到能解答产品问题的客服机器人RAG的身影无处不在。理解RAG就是拿到了开启下一代智能应用大门的钥匙。如何学习AI大模型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 学习和面试资料已经上传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】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】