企业官网建设流程全解析

济南哪里有做网站的公司,种子搜索网站怎么做的,网站双线选择,网页浏览器哪个好RAG#xff08;检索增强生成#xff09; Retrieval-Augmented Generation——先把相关证据检索出来#xff0c;再围绕证据生成回答。更直白一点#xff1a;先查再答。 你一定见过这种画面#xff1a;手机一震#xff0c;群里有人丢一句——“我问了下大模型#xff0c;应…RAG检索增强生成 Retrieval-Augmented Generation——先把相关证据检索出来再围绕证据生成回答。更直白一点先查再答。你一定见过这种画面手机一震群里有人丢一句——“我问了下大模型应该是这样……balabala……”语气很稳像盖了章。你下意识想点头又觉得哪里不对。因为真正该问的不是“像不像”而是“有没有依据”。尤其落到制度、口径、价格、合规这些地方时一句“应该是这样”很容易从“建议”滑成“责任”。对 #AI产品经理 来说这根弦要更紧一点答案不只要顺还要能对账、能复核、能负责。RAG 是什么把 RAG 当成“开卷”基本就懂了。不开卷时靠记忆写得再漂亮也可能是瞎写开卷时先翻到材料再把意思讲清楚未必华丽但站得住。RAG 做的事很朴素先把材料找回来再让模型组织语言。它不是给模型加“聪明”而是给答案加“凭据”。你要的不是更会说的语感而是能落在证据边界里的可交付。RAG 不是什么很多团队说“我们做了 RAG”其实只做了“接了个搜索”。搜到一堆链接模型再顺手写一段“看起来像答案”的话读起来还挺像那么回事。但链接在那儿不等于答案里有证据。真正的分界线只有两条证据有没有进入模型的上下文回答有没有被证据拽住。还有一种常见误解以为“上了向量库/塞了知识库”就等于 RAG。库只是存放方式RAG 关心的是回答时有没有把证据带进来、有没有把答案拽回证据边界里没有“可回指”就谈不上“有据可依”。证据没进去模型就会靠语感补全它越顺你越难第一时间发现它在“补”。RAG 怎么工作动作其实很短。第一步从资料库里把相关内容找出来可能是制度文档、知识库、FAQ、工单记录。第二步把这些内容放进对话上下文让模型“看着材料”回答而不是凭印象发挥。这里的“看着材料”不是装饰是底线。证据一进来答案就会自然长出边界哪些适用、哪些不适用、哪些是例外、需要什么前提。它不再自信爆棚却更可交付。一个最容易翻车的场景制度问答有同事问“出差住宿标准是多少哪些情况可以超标报销”这种问题表面简单背后牵着报销、审批、合规和责任归属最容易把组织拖进扯皮。没有 RAG 时大模型很可能写出一段“制度体”语气像真的条款像真的甚至还会补几个“听上去合理”的例外条件。麻烦往往不在当下而在事后——报销被打回时财务问你“条款在哪”审计抽查时合规问你“版本是哪一版”老板追问时你只能盯着那段“应该是这样”发愣。用了 RAG节奏就变了。先把制度条款检索出来标准、适用范围、例外条件、审批路径再围绕条款生成回答并把出处一并带上。答案的气质会从“听起来像制度”变成“拿着制度在解释”。你要的不是更流畅是更可靠。三问验真伪这是不是你想要的 RAG以后有人说“我们做了 RAG”别争名词直接问三个问题就够了。第一个问题证据从哪来来源是否明确版本是否对得上。第二个问题证据怎么进回答检索结果有没有进入模型上下文回答里能不能看见它在用。第三个问题答案能不能指回证据能不能引用、能不能定位、能不能追溯别人追问“凭什么”你能不能把材料摊出来。这三个问题里只要有一个答得虚基本就不稳。看起来像答案实际没落在证据上。你可能会问的三个关键问题RAG 能保证答案一定正确吗不能保证但它把“对不对”变成可检查你能看到它依据了什么也能发现它漏了什么。错误不再藏在语气里而会暴露在证据链上。RAG 最适合用在哪里只要“口径要统一、答案要负责”它就值得上场制度问答、客服知识库、销售话术、内部知识助手……一句话出去会带来成本的地方越需要它。RAG 最容易踩的坑是什么资料乱、旧、版本对不上或者资料找到了却没真正进入上下文让模型使用。这两种都会让“先查再答”变成摆设更糟的是制造一种“我已经加了 RAG”的安全错觉。真正的坑RAG 只会放大你的基本功RAG 不会凭空制造可信它只会放大两件事资料是否可靠资料是否可检索。资料混乱、版本不清、命名随意、权限不明RAG 会把混乱更快生成出来而且生成得更“像真的”资料结构清楚、更新可控、索引可用RAG 才能把“组织知识”变成“组织能力”。说到底RAG 就一句话先把证据摆到桌上再让答案开口。大模型从“会说”走到“有据可依”靠的不是更高级的语言而是更朴素的认真。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】