企业官网建设流程全解析

做网站app要多钱,建设一个网站大概需要多久,上海网站制作公司有哪些,青岛科技街网站建设RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术通过结合信息检索与生成式AI#xff0c;有效解决大语言模型的幻觉、知识滞后、领域知识缺乏等问题。系统包含检索器、生成器和知识库三大核心组件#xff0c;通过检索相关上下文信息增强LLM生成答案的准确性和可靠性#xff0c;…RAG检索增强生成技术通过结合信息检索与生成式AI有效解决大语言模型的幻觉、知识滞后、领域知识缺乏等问题。系统包含检索器、生成器和知识库三大核心组件通过检索相关上下文信息增强LLM生成答案的准确性和可靠性使LLM能够基于最新、最相关的知识生成高质量回答大幅提升回答的可解释性和可追溯性。在人工智能飞速发展的当下大语言模型LLM凭借强大的生成能力在各个领域大放异彩。但你是否遇到过这样的问题当用大语言模型回答专业领域问题时它给出的答案常常不准确甚至出现 “幻觉”这是因为大语言模型的训练数据有一定的时效性和局限性对于特定领域的新知识、内部数据等往往无法准确把握。而RAG检索增强生成 技术的出现恰好解决了这一痛点。接下来就让我们从基础原理到实战应用全方位解析 RAG让小白也能轻松掌握这一热门技术。一、RAG是什么RAG即检索增强生成是一种结合了信息检索和生成式 AI 的技术。简单来说它的核心思路是当用户提出一个问题时系统先从海量的知识库中检索出与问题相关的信息然后把这些信息作为参考输入给大语言模型让模型基于这些准确的信息生成回答。二、为什么需要RAG⼤型语⾔模型LLM虽然在⾃然语⾔处理任务上取得了突破性进展但其固有的局限性在特定应⽤场景下变得尤为突出。RAG的出现正是为了弥补这些不⾜。对⽐传统LLM的不⾜幻觉问题 (Hallucination) LLM在⽣成内容时有时会“⾃信地”编造事实或提供不准确的信息这种现象被称为“幻觉”。例如当被问及⼀个其训练数据中不存在或模糊的知识点时LLM可能不会承认“不知道”⽽是⽣成⼀个看似合理的虚假答案。RAG通过引⼊外部知识源要求LLM的回答必须基于检索到的具体上下⽂从⽽显著约束其⾃由发挥的空间⼤幅减少幻觉的产⽣。知识更新滞后 (Knowledge Cutoff) LLM的知识储备来源于其训练数据集⼀旦训练完成其知识就被“冻结”在那个时间点。对于⽇新⽉异的信息和动态变化的知识LLM⽆法⾃动获取和更新。RAG通过连接外部动态知识库如实时更新的数据库、新闻源、企业内部⽂档系统使得LLM能够接触并利⽤最新的信息进⾏回答克服了知识陈旧的问题。领域知识缺乏 (Lack of Domain-Specific Knowledge) 通⽤LLM虽然知识⾯⼴但在特定专业领域如医疗、法律、⾦融、特定⾏业技术的知识深度和精度往往不⾜。针对每个细分领域都去训练或微调⼀个专有LLM成本⾼昂且不灵活。RAG允许将特定领域的专业知识库作为外部“插件”接⼊使通⽤LLM也能在专业问答中表现出⾊。这对于构建企业内部知识库问答系统尤为重要缺乏可解释性和可追溯性 (Lack of Interpretability and Traceability) 传统LLM的答案⽣成过程往往像⼀个“⿊箱”⽤⼾难以理解答案是如何得出的也⽆法追溯其信息来源。RAG⽣成的答案因为明确依赖于检索到的上下⽂所以可以展⽰这些上下⽂来源如具体⽂档的段落这极⼤地增强了答案的可信度、可解释性和可追溯性⽅便⽤⼾验证和信任。RAG的优势提升答案准确性和事实性 通过基于检索到的相关、准确的上下⽂信息⽣成答案减少了LLM凭空捏造成分的可能性。引⼊最新知识 可以轻松接⼊并利⽤实时更新的外部数据源确保⽣成内容的时效性。增强可解释性与可追溯性 能够清晰展⽰答案所依据的来源⽂档或数据⽚段便于⽤⼾核实。降低微调成本与复杂度 相对于为每个特定任务或知识领域都进⾏⼤规模LLM微调RAG提供了⼀种更为经济、灵活的知识注⼊⽅式。更新知识库远⽐重新训练模型要简单快捷。个性化与定制化能⼒ 可以⽅便地针对不同的⽤⼾群体、业务场景或特定查询动态接⼊和切换不同的知识库实现⾼度定制化的问答服务。三、RAG核⼼组件⼀个典型的RAG系统主要由三⼤核⼼组件构成检索器Retriever、⽣成器Generator和知识库Knowledge Base。这些组件协同⼯作实现了从⽤⼾查询到⽣成⾼质量答案的完整流程。1、检索器 (Retriever)作⽤ 检索器的核⼼任务是根据⽤⼾的输⼊查询从⼤规模的知识库中快速、准确地召回与查询意图最为相关的⽂档⽚段即上下⽂。检索器的性能直接决定了后续⽣成器能够获取到的信息质量是RAG系统效果的关键瓶颈之⼀。关键技术/流程1、数据预处理Indexing Pipeline / Offline Process 这是在RAG系统提供服务之前对知识库进⾏的预先处理和索引构建⼯作。⽂档加载 (Document Loading): 从各种异构数据源如PDF⽂件、TXT⽂档、HTML⽹⻚、数据库记录、Notion⻚⾯等加载原始⽂档内容。⽂本分割 (Text Splitting / Chunking): 由于LLM通常有上下⽂⻓度限制且为了更精确地定位信息⻓⽂档需要被切分成较⼩的、但仍保持⼀定语义完整性的⽂本块(chunks)。常⽤的策略包括固定⼤⼩切分、递归字符切分、语义切分等。向量嵌⼊ (Embedding): 使⽤预训练的⽂本嵌⼊模型如Sentence-BERT系列, BAAI的BGE模型, OpenAI的text-embedding-ada-002等将每⼀个⽂本块转换成⼀个⾼维的数值向量Embedding Vector。这个向量能够捕捉⽂本块的语义信息语义相似的⽂本块在向量空间中的距离也更近。2、 索引存储 (Vector Store / Indexing) 将⽂本块的向量表⽰及其原始内容有时还包括元数据如来源、标题等存储在专⻔优化的向量数据库中。常⻅的向量数据库包括FAISS(本地库), Milvus (开源系统), Pinecone (云服务), ChromaDB (本地/轻量级), Qdrant等。这些数据库能够构建⾼效的索引结构如IVF-PQ, HNSW以⽀持⼤规模向量的快速近似最近邻ANN搜索。3、查询时检索 (Runtime Retrieval / Online Process) 当⽤⼾发起查询时执⾏。查询向量化: 将⽤⼾的⾃然语⾔查询也通过与⽂档块相同的⽂本嵌⼊模型转换为查询向量。相似度搜索: 在向量数据库中计算查询向量与索引中所有或部分⽂档块向量之间的相似度常⽤的是余弦相似度或点积。然后找出与查询向量最相似即距离最近的Top-K个⽂本块作为候选上下⽂。2、⽣成器 (Generator)作⽤ ⽣成器通常是⼀个强⼤的⼤型语⾔模型LLM负责接收⽤⼾的原始查询以及由检索器召回的相关上下⽂信息。它的任务是综合理解这些输⼊并基于它们⽣成⼀个连贯、准确、满⾜⽤⼾意图的最终答案。关键技术/模型⼤型语⾔模型 (LLM):如OpenAI的GPT系列 (GPT-3.5, GPT-4), Google的Gemini系列, Meta的LLaMA系列, Anthropic的Claude系列, 以及国内的通义千问 (Qwen), ChatGLM, Baichuan等。这些模型具备强⼤的⾃然语⾔理解、推理和⽣成能⼒。提⽰⼯程 (Prompt Engineering):如何将⽤⼾查询和检索到的上下⽂有效地组织成⼀个清晰、明确的提⽰Prompt并输⼊给LLM⾄关重要。⼀个精⼼设计的Prompt能够更好地引导LLM利⽤提供的上下⽂遵循特定指令如“仅根据上下⽂回答”、“如果信息不⾜请说明”从⽽⽣成⾼质量的答案。3、知识库 (Knowledge Base)作⽤知识库是RAG系统外部知识的源泉它包含了系统在回答问题时需要参考的所有特定领域信息、企业私有数据、实时更新的内容等。知识库的质量、覆盖范围和更新频率直接影响RAG系统的表现上限。**构建⽅式**知识库的构建是⼀个持续的过程可能涉及从多种数据源收集信息例如公司内部⽂档产品⼿册、技术⽂档、FAQ、政策⽂件、历史邮件等。公开⽹站内容⾏业报告、新闻⽂章、博客、论坛讨论等。数据库记录结构化或半结构化的业务数据。API数据源外部服务提供的实时信息。收集到的数据通常需要进⾏清洗去除噪声、格式化、转换统⼀格式有时还需要进⾏结构化处理如提取实体关系构建知识图谱虽然基础RAG主要处理⾮结构化⽂本。最终这些处理后的内容会经过上述的⽂本分割和向量化过程被加载到向量数据库中形成可供检索器使⽤的索引。这三⼤组件的紧密协作构成了RAG系统的核⼼运作机制使得LLM能够“站在巨⼈的肩膀上”利⽤外部知识提升其回答的质量和可靠性四、RAG系统典型架构RAG系统的架构设计旨在⾼效地整合检索与⽣成两⼤过程为⽤⼾提供精准且基于知识的回答。其⼯作流程通常可以划分为离线的“索引构建”阶段和在线的“查询处理”阶段。架构步骤详解在线查询流程1. ⽤⼾查询输⼊ (User Query):⼀切始于⽤⼾提出的⾃然语⾔问题。例如“RAG系统如何解决LLM的幻觉问题”2. 查询增强/转换 (Query Augmentation/Transformation) (可选但常⽤):原始⽤⼾查询可能存在歧义、信息不全或表达⽅式不利于检索。此步骤通过各种技术优化查询以提升后续检索的准确性和召回率。常⻅⽅法包括查询改写 (Query Rewriting): 利⽤LLM⾃⾝能⼒将模糊或⼝语化的查询改写得更清晰、更结构化。例如将“那东西咋⽤”改写为“请说明[具体产品名称]的使⽤⽅法。”查询扩展 (Query Expansion): 为查询增加同义词、近义词、相关概念或上位/下位词以扩⼤检索的覆盖⾯。⼦查询⽣成 (Sub-query Generation): 对于复杂问题可以将其分解为多个更简单的⼦问题分别对每个⼦问题进⾏检索然后综合⼦问题的答案。假设性⽂档嵌⼊ (Hypothetical Document Embeddings, HyDE): ⼀种创新的⽅法⾸先让LLM针对原始查询“幻想”出⼀个可能包含答案的理想⽂档⽚段然后使⽤这个假设性⽂档的嵌⼊向量去知识库中检索真实的相似⽂档。3. ⽂档检索 (Document Retrieval):经过可能增强或转换后的⽤⼾查询被向量化。检索器使⽤此查询向量在预先构建好的向量数据库中执⾏相似度搜索通常是Top-K搜索召回K个与查询语义最相关的⽂档块chunks。这些⽂档块构成了初步的上下⽂信息。4. 上下⽂重排 (Context Re-ranking) (可选但推荐):初步检索到的Top-K⽂档块虽然在向量空间中与查询接近但这种相似度并不总能完美对应真实的相关性排序。重排阶段旨在使⽤更精细通常计算成本也更⾼的模型来对这K个⽂档块进⾏⼆次排序。例如可以使⽤Cross-Encoder模型它会同时接收查询和每个候选⽂档块作为输⼊并输出⼀个更精确的相关性得分。通过重排可以将真正最关键的上下⽂信息置于更靠前的位置或剔除部分相关性不⾼的结果从⽽提升最终喂给LLM的上下⽂质量。5. 上下⽂构建与Prompt注⼊ (Context Construction Prompt Injection):将检索到并可能经过重排的⽂档块内容与原始⽤⼾查询或改写后的查询整合。这⼀步的核⼼是按照预先精⼼设计的Prompt模板将这些信息结构化地组织起来形成最终输⼊给⼤型语⾔模型LLM的完整提⽰。Prompt通常会包含明确的指令如要求LLM基于提供的上下⽂作答、如何处理信息不⾜的情况等。6. 答案⽣成 (Answer Generation):LLM接收这个包含丰富上下⽂和⽤⼾问题的Prompt。凭借其强⼤的语⾔理解和⽣成能⼒LLM消化上下⽂信息理解⽤⼾意图并⽣成⼀个⾃然、连贯且基于所提供事实的答案。这个答案随后返回给⽤⼾。这个典型的架构流程清晰地展⽰了RAG系统如何通过“检索”来“增强”LLM的“⽣成”能⼒使其在处理知识密集型任务时表现得更加出⾊和可靠。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】**​