企业官网建设流程全解析

曲阳网站建设,地方网站 域名选择,wordpress适合百度吗,江苏聚峰建设集团网站大语言模型#xff08;LLM#xff09; 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”#xff08;hallucination#xff09;问题#xff0c;以及难以访问私有或领域特定数据——催生了 检索增强生成#xff08;RAG#xff09; 技术的诞生。如今#xff0c;随着 智能体#xff…大语言模型LLM 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”hallucination问题以及难以访问私有或领域特定数据——催生了检索增强生成RAG技术的诞生。如今随着智能体Agentic范式的引入RAG 技术正迈向一个更高级、更自主的阶段先进的智能体增强检索增强生成EAG-RAG。EAG-RAG 不仅仅是简单的检索与生成叠加它构建了一个闭环、自优化的端到端工作流程将文档处理、智能查询理解、多策略检索和质量保障机制整合于一体是实现企业级知识问答系统的关键技术。深度知识工程EAG-RAG 的性能基础在于其对知识源的深度处理和结构化这远超传统 RAG 简单的文本切分。1. 高级内容提取与表格感知富集系统从诸如SharePoint等企业内容管理系统提取非结构化和结构化数据。在这个环节一个大型 LLMLLM (large)被用作内容富集智能体结构化识别LLM 不仅识别文本还能执行表格感知富集Table-aware enrichment。这意味着它能够解析复杂的表格、图表和嵌套列表理解数据间的关系而不是将表格视为普通文本行。元数据注入它通过分析内容语义添加高质量的自定义元数据属性Custom Metadata Attributes例如文档类型、主题标签、创建日期、访问权限等。这些元数据是后续精准过滤检索的基础。2. 智能切块与离线存储表格感知切块Table-aware chunking传统的 RAG 依赖固定大小的切块经常导致表格数据被切断上下文丢失。EAG-RAG 的智能切块确保了关键信息如表格的行、列标题及其内容被完整地保留在一个知识块中极大提高了信息的原子性和可检索性。向量与特征存储增强后的信息块通过嵌入模型Embed. Model转化为向量存入向量存储Vector Store同时结构化特征和元数据存入特征存储Feature Store。这两个存储共同构成了离线存储Offline Store是后续所有检索的基础。预处理与检索在用户发出查询Query后EAG-RAG 引入了由小型 LLM 驱动的“预处理Pre-Process”智能体这是其智能体增强Agentic特性的核心体现。1. 双重 LLM 智能体优化查询优化器Query Optimizer一个小型 LLM专注于理解用户查询的深层意图和隐含前提。它能够将模糊、口语化的查询例如“上次那个项目的预算是多少”重写为结构化、针对性强的查询例如“检索关于‘2024年第三季度市场推广项目’的财务预算数据”。来源识别与过滤器Source Identifier另一个小型 LLM负责识别查询中的关键约束和领域术语。它生成处理后的查询和元数据过滤器Processed queries, metadata filters。例如如果查询涉及“合规文件”它会生成一个过滤器只针对“文档类型法规”的知识块进行检索。2. 混合检索策略预处理后的请求进入检索过程Retrieval Process采用强大的混合检索机制BM25-检索器基于稀疏向量的关键词匹配擅长捕获字面匹配的高相关性文档。嵌入模型向量搜索基于稠密向量的语义匹配擅长捕获概念和语义相似度。通过结合这两种方法系统能最大限度地减少**召回不足low recall**的问题确保获取到最全面、最相关的检索到的知识块Retrieved chunks。内容生成与优化检索到的知识块和优化后的查询进入答案生成模块同样由 LLM 智能体主导。1. 智能答案生成答案生成器LLM (large) Answer Generator基于**提示配置Prompt configs**和检索到的上下文一个大型 LLM 生成初始的答案。这一步侧重于内容的丰富性和对信息的整合。后处理器LLM (small) Post-processor这是一个关键的质量控制环节。小型 LLM 作为后处理器专注于精炼、校验和格式化答案。它可以执行的任务包括事实核查交叉比对答案和检索到的知识块减少幻觉。去冗余删除重复信息和过渡性语句。格式优化确保答案符合用户终端如 Teams的显示习惯。2. 用户交互与反馈最终答案通过Teams等协同工具返回给用户。用户的提问和系统的回答Query and Answer作为重要的**后生产指标Post-production Metrics**数据进入下一步的自优化环节。闭环评估与持续改进EAG-RAG 区别于传统 RAG 的最大特征是其内置的自评估和自修正机制这使得系统可以持续演进无需频繁人工干预。黄金数据与评估基准Golden text data预先定义的高质量问答对用于提供评估的客观标准。LLM 作为评判者LLM as-judge Eval这是一个尖端的评估方法。一个专用的 LLM 被训练来模拟人类评估者基于“黄金数据”对系统的批处理输出Batch Exec进行全面评估。它能够评判答案的以下维度忠实度Faithfulness答案是否完全基于检索到的知识块相关性Relevance答案是否切中用户查询的要害连贯性Coherence答案的逻辑和语句是否通顺反馈回流机制评估结果直接影响到离线存储。如果某个知识块在多次评估中导致低质量回答系统可以触发其元数据的更新甚至重新执行内容提取/富集/切块流程从而形成一个数据驱动的持续改进闭环。EAG-RAG 通过将 LLM 的智能推理能力部署到工作流的每个关键节点——查询优化、内容富集、答案校验和质量评估——成功解决了传统 RAG 在准确性、可维护性和知识更新方面的核心挑战。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”