企业官网建设流程全解析

重庆市住房和城乡建设厅官方网站,wordpress破解插件,公众微信平台,早期经典网页游戏RAG技术解决大语言模型三大痛点#xff1a;幻觉、知识时效性和私有数据访问问题。它通过检索生成架构#xff0c;让模型从闭卷变为开卷#xff0c;提升准确性、实时性和安全性。文章详解了RAG的索引、检索和生成三大流程#xff0c;比…RAG技术解决大语言模型三大痛点幻觉、知识时效性和私有数据访问问题。它通过检索生成架构让模型从闭卷变为开卷提升准确性、实时性和安全性。文章详解了RAG的索引、检索和生成三大流程比较了与微调的适用场景并展望了模块化、图谱式和代理式等进阶形态是企业级AI应用落地的标准架构。引言自 2023 年生成式 AI 爆发以来我们见证了 LLM大语言模型惊人的通识能力。然而到了 2026 年的今天在企业级落地和垂直领域应用中单纯依赖原生 LLM 的弊端早已显露无疑。无论模型的参数量 scaling 到多大它们始终面临着三大核心痛点1.幻觉问题Hallucination模型在不知道答案时倾向于“一本正经地胡说八道”这在医疗、法律等严谨场景是不可接受的。2.知识时效性Outdated Knowledge模型的知识截止于训练数据的时间点。重新训练一个万亿参数的模型既昂贵又耗时无法做到实时更新。3.私有数据黑盒Private Data Inaccessibility企业拥有大量的内部文档、SOP、数据库这些数据是高价值的资产但通用的 LLM 无法触及且出于数据安全考虑企业也不愿将其直接用于公有云模型的微调。为了解决这些“阿喀琉斯之踵”RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成技术应运而生并迅速成为 AI 2.0 时代企业应用落地的标准架构。什么是 RAG——给大模型一场“开卷考试”2.1 定义与本质RAG全称 Retrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种将预训练的大语言模型LLM与外部知识检索系统相结合的架构。通俗来说如果传统的 ChatGPT 问答是“闭卷考试”完全依赖模型训练时记住的参数知识那么RAG 就是一场“开卷考试”。当用户提出问题时系统首先去外部知识库课本、参考书中查找相关资料然后将这些资料连同问题一起交给大模型让大模型基于参考资料生成准确的答案。正如 RedHat 所定义的那样RAG 是一种能够提高生成式 AI 应用所生成答案的质量和相关性的技术它的工作原理是将大语言模型的预训练知识与外部资源关联起来。2.2 RAG 的核心价值根据行业实践经验总结RAG 技术主要带来了以下价值•准确性提升通过引入外部知识库显著减少了模型的幻觉利用检索到的事实数据约束模型的生成结果。•知识实时性无需重新训练模型只需更新向量数据库中的文档即可让 AI 掌握最新的新闻、政策或产品信息。•数据安全性与隐私企业数据保留在本地或私有向量库中大模型仅作为推理引擎实现了数据所有权与模型能力的解耦。RAG技術企業知識管理與生成式AI 的理想結合方案。•可解释性RAG 生成的内容可以标注引用来源Citation让用户知道答案出自哪篇文档的哪一段建立了信任。RAG 的技术原理与标准流程RAG 的标准流程可以概括为三个核心阶段索引Indexing、检索Retrieval和生成Generation。这是一个实现了“检索”与“生成”有机结合的闭环系统。3.1 第一阶段索引Indexing——构建知识库这是 RAG 的地基决定了系统能“看到”什么知识。1.数据提取Data Extraction从各种来源PDF、Word、HTML、Markdown、数据库提取原始文本。2.分块Chunking由于 LLM 的上下文窗口Context Window限制以及检索精度的考量我们需要将长文本切分为较小的片段Chunks。3.向量化Embedding利用 Embedding 模型将文本块转化为高维向量Vectors。向量是计算机理解语义的数学形式。4.存储Indexing/Storage将生成的向量及对应的元数据存储在向量数据库Vector Database中如 Milvus、Pinecone、Weaviate 或 Faiss。3.2 第二阶段检索Retrieval——寻找相关信息当用户发起提问时系统执行检索操作1.查询向量化将用户的 Query 使用同样的 Embedding 模型转化为查询向量 q。2.相似度计算在向量数据库中计算 q与存储的文档向量 di之间的相似度。最常用的度量方式是余弦相似度Cosine Similarity。 其数学公式如下3.Top-K 召回根据相似度得分检索出最相关的 K个文本块Context。3.3 第三阶段生成Generation——智慧融合这是最后一步将检索结果转化为自然语言回答1.Prompt 组装将用户的原始问题Query与检索到的上下文Context填充到预设的 Prompt 模板中。Prompt 示例“请基于以下参考信息回答用户的问题。如果参考信息不足以回答请说不知道。 参考信息[Chunk 1]… [Chunk 2]… 用户问题…”1.LLM 推理将增强后的 Prompt 输入给大模型。2.生成回答模型综合上下文信息生成最终答案。从概率角度看RAG 改变了模型的生成概率分布。传统生成的概率是 P(y∣x)P(y∣x)而 RAG 是基于检索内容 zz的生成其中 z是检索到的外部知识P(z∣x)P(z∣x) 代表检索的相关性P(y∣x,z)P(y∣x,z) 代表基于检索内容生成的概率。RAG vs. 微调Fine-Tuning如何选择在 AI 工程化落地中经常会有“RAG 和 微调哪个好”的争论。根据 RAG和Fine-Tuning有什麼不同 以及其它参考内容维度RAG (检索增强生成)Fine-Tuning (微调)核心能力知识获取擅长利用外部、实时的具体信息。能力内化擅长学习特定的指令格式、语言风格或复杂推理模式。数据更新频率高更新数据库即可立等可取成本极低。低需要重新训练周期长成本高。准确性/幻觉低幻觉答案有据可依可追溯来源。仍有幻觉模型可能记住错误知识或产生记忆混淆。适用场景实时新闻、企业知识库问答、客服助手、法律法规查询。医疗诊断推理、特定格式代码生成、角色扮演风格模仿。结论•如果你的应用需要动态响应、频繁更新外部知识如每天的股市简报RAG 是不二之选。•如果你需要模型深度掌握固定领域内的推理范式或特定的语言风格如模仿莎士比亚写作微调更合适。•RAG 微调在 2026 年的高级应用中通常采用混合模式。例如用微调让模型学会“如何阅读医疗报告”再用 RAG 提供“患者的实时体检数据”。RAG 技术的进阶与未来随着技术的发展基础的 RAGNaive RAG已经演化出更多高级形态•Modular RAG模块化 RAG将检索、重排Re-ranking、生成等环节解耦允许开发者像搭积木一样替换更强的组件。深入理解高级RAG 技术。•GraphRAG图谱增强 RAG微软等机构提出的结合知识图谱Knowledge Graph的 RAG。它不仅检索向量相似的片段还能通过图谱关系找到实体之间的深层逻辑关联解决跨文档的复杂推理问题。•Agentic RAG代理式 RAGRAG 不再是一个单向流程而是一个智能体Agent。它可以自主判断检索到的内容是否足够如果不够它会修改搜索关键词重新检索甚至使用工具去联网搜索直到找到满意答案。总结RAG 技术并不是简单的“搜索粘贴”它是一场让大模型从“记忆者”转变为“思考者”的架构革命。通过本文我们明确了 RAG 的定义利用检索外部文档提升生成结果质量充分利用领域知识和私有数据、实时数据减少生成不确定性。后续将继续系列文章中从理论走向实战争取动手搭建开发环境写出第一行 RAG 代码实现一个简易的“个人知识库助手”。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享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】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏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。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 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。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战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】