企业官网建设流程全解析

做网站开封,中国摄影网站有哪些,扫二维码直接进网站怎么做,武进建设局网站首页目前公司的智能问答平台利用RAG技术构建#xff0c;现给大家分享下通RAG技术构建智能问平台的具体流程和原理。 一、什么是RAG RAG是检索增强生成技术#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;#xff0c;目前是构建智能问答的重要技术。RAG相比传统的检索可…目前公司的智能问答平台利用RAG技术构建现给大家分享下通RAG技术构建智能问平台的具体流程和原理。一、什么是RAGRAG是检索增强生成技术Retrieval-Augmented Generation目前是构建智能问答的重要技术。RAG相比传统的检索可以可以减少幻觉支持知识动态更新等优点是现在企业和个人打造知识库的重要架构和技术。核心包括以下2点1、数据准备阶段包括数据收集及清洗——文本解析及分割——文本转化成向量——数据入库2、应用阶段包括用户提问——问题解析——数据检索召回和重排——注入Prompt——LLM生成答案二、RAG构建智能问答系统详解以下是RAG技术构建智能问答平台业务流程图一数据准备阶段1、数据收集及清洗企业需要建立自己的知识库根据企业业务进行分类建议设置版主进行运营毕竟没有更新的知识是没用的。同时也可以去收集各个业务系统的数据包括钉钉的发文、项目管理系统等知识。下图是根据业务构建知识库架构和流程知识包括非结构化各类文档如Word、PDF、Excel等和结构化的知识Excel、数据库知识等。收集了知识后对部分数据进行清洗去除冗余和噪音。包括去除重复文档、去除过时的旧文档等。特别同一份知识经常存在新旧版本要记得把旧版本删除。2、文本解析及分割1文件解析文件解析是将原始文件如 PDF、Word、Markdown、表格 等转换为转换为纯文本或结构化文本。文件解析技术包括基于空间布局的技术MinerU、多模态技术。2文件分割大模型的输入长度有限且长文本不利于精准检索因此需要将原始文本分割为较小的 “块”Chunks。分割策略包括按固定大小分割和按语义分割。最初我们是按固定大小分割发现效果不太好后续按语义单元进行分割效果好很多。在分割时由于会丢失上一级标题影响检索效果建议把上一级标题自动加上。3、把文本转化成向量RAG 的 “检索” 环节依赖向量数据库需将文本块转换为向量Embedding并存储以便快速匹配相似内容。选择开源模型把文本转成向量目前有conan-embedding-v1、bge-m3 等模型。经过对比和测试发现bge-m3模型比较好。4、数据入库转成向量后存储到向量数据库。根据不同内容建了DOC库和QA库。所有文档放到DOC库如果有问答对放到QA库。QA库是简短的一问一答知识列表优先级会比DOC库优先。二应用阶段1、用户提问在所有需要问答的页面我们都可以设计智能问答入口引导用户提问。目前交互基本都是千篇一律。如下是豆包交互。2、问题解析由于存在上下文需要对用户多轮会话进行改写得出用户真正要问的问题。如果智能问答平台不只是问答要能实现问生产系统的内容那还要去对问题进行意图识别语法分析、实体识别等步骤。3、数据检索包括知识检索、知识召回、知识重排与生成、注入Prompt1知识检索将用户问题通过 Embedding 模型转为向量在向量数据库中搜索与该向量相似度最高的 Top N 个 Chunk如 Top 5。为了解决向量模型对专业术语不敏感的问题还会引入关键词检索。即向量检索关键词检索2知识召回从检索到的文档中提取出相关的句子或段落作为候选答案。3知识重排与生成使用算法把所有检索的结果进行排序。这里涉及到答案评分使用模型对答案进行评分评分高的排前面获得重排的答案。4注入Prompt我们提前准备了一段通用的Prompt基于提供的知识回答问题不编造信息让他按我们的要求输出答案例如我们构建如下Prompt5LLM生成答案通过模型和注入Prompt让模型对候知识进行总结。国内可以选择DeepSeek V3、Deepseek R1、Qwen等模型进行总结。建议试用DeepSeek V3。以上就用RAG 技术构建智能问答平台的基本流程为了提升用户体验我们也可以引入定量指标和定性反馈评估系统性能包括检索精度、生成准确性、用户满意度、响应速度等指标并持续优化。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​