企业官网建设流程全解析

常用的设计师网站,wordpress调用新版媒体库,如何高效率的建设网站,学校建设外文网站情况RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;是⼀种结合了信息检索和⾃然语⾔⽣成的技术#xff0c;旨在提⾼⽣成模型的性能和准确性。 用大白话解释一下#xff0c;RAG 就是给 AI 生成模型#xff08;比如 GPT、文心一言#xff09;装了个 “实时查资料的外…RAGRetrieval-Augmented Generation是⼀种结合了信息检索和⾃然语⾔⽣成的技术旨在提⾼⽣成模型的性能和准确性。用大白话解释一下RAG 就是给 AI 生成模型比如 GPT、文心一言装了个 “实时查资料的外挂”1、先从外部数据库 / 网页里精准搜到相关信息2、再用这些靠谱信息转换为可读的 “参考资料”2、最后生成答案既解决了 AI“记不住新东西、容易瞎编” 的问题又让输出更准、更有依据拆成 3 个核心步骤1、检索RetrievalAI 先当 “搜索引擎”—— 你问它 “2025 年 AI 产品经理岗位需求变化”它不会直接瞎答而是先去爬行业报告、招聘网站、权威文章把和 “岗位需求” 相关的信息都捞出来2、增强Augmented这些捞出来的信息就成了 AI 的 “临时知识库”—— 相当于考试前给它划了重点让它不用靠自己 “过时的记忆” 答题3、生成GenerationAI 再当 “文案整理师”—— 把搜到的重点信息整合、润色用自然语言讲给你听最后输出 “2025 年 AI 产品经理更看重 RAG 应用能力、数据分析能力新增了跨部门协同要求” 这类具体答案。对比普通 AI没装 RAG的区别普通 AI靠训练时的 “老记忆” 答题可能告诉你 “2023 年的需求”甚至编不存在的要求RAG 增强 AI靠 “实时检索 参考资料” 答题答案又新又准还能溯源比如告诉你答案来自某平台的某报告。RAG 模型⼴泛应⽤于聊天机器⼈、智能助理、问答系统和其他需要实时信息的⾃然语⾔处理任务。底层原理如图这个图就是 RAG 工作的 “完整流水线”跟着以下步骤就能看懂第一、 图左上角的Knowledge base知识库是 RAG 的 “素材仓库”—— 比如你做 “Chat With Your Code”仓库里存的就是所有代码文档Documents。但整份文档太长大模型读不下、也找不到细节所以要做Chunking分块把长文档切成一小段一小段的Chunks文本块对应图里步骤 2 的绿色方块这一步的核心是把 “大资料” 拆成 “小信息便利贴”为后续精准找资料打基础。第二、 步骤 3 的Embedding Model嵌入模型是 RAG 的 “语义翻译机”它会把每一个「Chunks」以及你后续输入的「Query用户提问」都转换成一串数字 —— 这串数字叫「Embeddings嵌入向量」图里的「[0.12, 0.43, -0.51]」就是例子。为啥转数字计算机看不懂 “文字的意思”但能通过 “向量的距离” 判断语义是否相近比如 “代码怎么运行” 和 “运行代码的步骤”转成向量后距离很近而 “代码怎么运行” 和 “今天吃什么”向量距离会很远。第三、 步骤 4 的Vector Database向量数据库是 RAG 的 “语义保险柜”它存的不是文字是Embeddings嵌入向量 对应的Text Chunk文本块原文Metadata元数据比如这个 Chunk 来自哪份文档还会建Index索引方便快速搜。图里的Embedding space嵌入空间是这些向量的 “数字地图”每个点代表一个 Chunk 的向量。当你的Query转成Query Vector查询向量图里橙色点后会在ANN Search space近似最近邻搜索空间里圈出红圈 —— 找到和它距离最近的Similar Vector相似向量蓝色点对应的 Chunk 就是 “和问题最相关的资料”。第四、找到相关资料后步骤 5 的Prompt Template提示词模板就登场了模板里写着Answer this ‘Query’ Based on the the Following Context—— 翻译过来就是 “必须照着下面的参考资料Context回答我的问题”。这里的Context就是步骤 4 里找到的相似 Chunk。把 “你的 Query 对应的 Context” 拼在一起就成了给大模型的 “带资料的问题”。第五、 最后一步步骤 6 的LLM大语言模型图里是 Llama-3是 RAG 的 “最终答题者”它拿到 “带资料的问题” 后不会瞎编因为提示词要求它基于 Context 回答所以它会把 Context 里的信息整理成自然语言生成准确的Final Response最终回复。回复会传回步骤 7 的「ChatWithYourCode!」交互界面你就能在「Ask anything…」框下看到精准回答了。最后用一句话总结 RAG 流程图逻辑通过“分块→语义编码→向量检索→带资料提问”流程让大模型从 “靠记忆瞎编的选手”变成 “拿着参考资料答题的靠谱考生”——这就是 RAG 能让 AI 输出更准的核心。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档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。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、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。6. 大模型面试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们将提供精心整理的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。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(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。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】