企业官网建设流程全解析

iis7.5添加网站,企业网站服务器建设,青岛网站排名推广,做摄影的网站知乎对于刚接触大模型的小白#xff0c;或是想拓展大模型应用能力的程序员来说#xff0c;RAG技术绝对是绕不开的核心实用技术。它能完美解决大模型“知识过时”“爱说胡话”等痛点#xff0c;让AI输出更精准、更可靠。今天就用通俗易懂的语言#xff0c;把RAG技术的来龙去脉、…对于刚接触大模型的小白或是想拓展大模型应用能力的程序员来说RAG技术绝对是绕不开的核心实用技术。它能完美解决大模型“知识过时”“爱说胡话”等痛点让AI输出更精准、更可靠。今天就用通俗易懂的语言把RAG技术的来龙去脉、核心逻辑、应用价值讲透建议收藏慢慢研读一、什么是RAG技术用“外接大脑”秒懂RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation中文译为“检索增强生成技术”。如果用通俗的话解释就是给原本“靠记忆答题”的大模型加装了一个可以随时查阅的“外接大脑”也就是自定义知识库。这个技术的核心工作逻辑很简单分为三步闭环检索当大模型收到用户问题时不直接作答先去“外接大脑”海量、可实时更新的知识库里精准查找相关信息整合把找到的权威信息和用户的原始问题打包成一份完整的“答题素材包”生成将这份“素材包”交给大模型让它基于真实信息输出最终答案。这里要特别强调这个“外接大脑”的关键优势是“可更新”——不用重新训练大模型就能让它掌握最新知识这也是RAG最核心的价值之一。二、为什么必须学RAG解决大模型5大核心痛点大模型虽然强大但在实际应用中总有“掉链子”的时候核心问题集中在5个方面而RAG恰好是这些问题的“对症良药”1. 大模型的5大痛点知识过时大模型的训练数据有“截止日期”比如GPT-4早期版本知识截止到2023年4月2023年4月之后的新事件、新技术它都不知道专业度不足通用大模型在医疗、法律、金融等垂直领域的知识深度不够很难给出可靠的专业答案容易“幻觉”当遇到不确定的问题时大模型会“一本正经地胡说八道”也就是编造虚假信息数据安全风险直接用大模型处理企业私有数据、个人敏感信息可能存在数据泄露风险比如早期GPT-2曾被曝出可通过数据攻击获取敏感数据训练成本极高大模型参数规模越来越大重新训练或微调一次需要耗费巨额的算力和资金。2. RAG的针对性解决方案实时更新知识外接知识库可随时同步最新信息比如行业新规、技术文档让大模型永远“跟得上时代”精准匹配专业场景接入垂直领域数据库如医学文献、法律判例让通用大模型变身“行业专家”杜绝无依据作答每个答案都能追溯到知识库中的原始来源有据可查从根源降低幻觉风险保障数据安全私有知识库可部署在本地或专属服务器避免敏感数据上传至公共大模型平台大幅降低成本更新知识库的成本远低于重新训练模型——2021年已有科研论文证实RAG系统可将大模型的训练成本降低60%以上。三、RAG的工作流程3步走秒出精准答案RAG的工作过程清晰易懂整体可拆解为“检索-增强-生成”三个核心步骤全程仅需几秒用户感知不到中间环节的复杂操作检索Retrieval用户提出问题后系统先像搜索引擎一样从外部知识库中筛选出与问题最相关的文档片段、数据信息增强Augmentation把检索到的相关信息和用户原问题进行整合生成一个“增强版提示词”。比如“请基于以下资料【检索到的行业新规、产品参数】回答用户问题【XX产品是否符合最新行业标准】”生成Generation将增强后的提示词输入大模型让模型基于提供的精准资料输出针对性的答案。四、RAG的优缺点搞懂这些才能正确应用和任何技术一样RAG也有自身的优势和挑战了解这些能帮助我们更好地判断其适用场景1. RAG的核心优势程序员必看准确性拉满基于最新、最权威的知识库信息生成答案大幅降低大模型幻觉概率适合对答案准确性要求高的场景成本可控相比微调、重训大模型更新知识库的成本几乎可以忽略不计中小企业也能轻松落地透明度高每个答案都能关联到原始信息来源方便后续验证核对在合规场景如法律、医疗中尤为重要易实现、门槛低技术方案成熟有大量开源框架如LangChain、LlamaIndex可直接复用程序员快速上手可解释性强能清晰看到答案的生成依据即检索到的信息解决了传统大模型“黑箱”问题。2. RAG的现实挑战落地前需规避依赖检索质量检索是核心环节如果检索不到相关信息再强的大模型也无法给出好答案相当于“外接大脑”查不到资料受限于上下文长度大模型有输入token限制若检索到的信息过多可能无法全部传入影响答案完整性存在延迟问题检索环节会增加系统响应时间需要优化检索算法如向量数据库优化来降低延迟依赖高质量知识库需要构建专业、全面的知识库若知识库信息残缺、过时会直接影响最终答案质量。五、RAG的典型应用场景已经在这些行业落地RAG技术的实用性极强目前已在多个行业广泛应用程序员可重点关注这些落地方向智能客服接入企业最新产品文档、FAQ知识库自动解答用户关于产品使用、售后的问题减少人工客服压力企业知识管理构建公司专属知识库包含制度流程、项目文档、历史经验员工通过自然语言查询快速获取所需信息医疗辅助整合最新医学文献、临床指南为医生提供诊断建议、治疗方案参考非替代诊断法律咨询接入实时更新的法律条文、过往判例库为律师或普通用户提供初步法律意见、合规参考教育领域基于教材、教研资料、行业最新研究为学生提供个性化辅导解答专业知识点疑问内容创作与科研帮助作者、科研人员快速检索相关文献、数据生成内容翔实的文章、报告初稿电商智能导购接入商品参数、用户评价、行业测评知识库根据用户需求推荐合适的商品解答选购疑问。六、RAG的范式演变从基础到多模态技术一直在升级RAG不是一成不变的技术而是在持续迭代优化至今已经历5个关键发展阶段程序员了解其演变趋势能更好地把握技术方向初级RAGNaive RAG最基础的“检索-生成”流程没有优化环节存在检索不准确、生成内容与问题匹配度低等问题适合入门学习高级RAGAdvanced RAG引入全链路优化技术包括检索前的文本精细化分割、索引优化检索中的策略调整、排序算法升级以及检索后的结果过滤、重排序大幅提升系统性能模块化RAGModular RAG将RAG系统拆分为多个可独立替换的模块如搜索模块、记忆模块、重排序模块架构更灵活可根据不同场景如医疗、电商定制组合降低维护成本Agent驱动的RAG由大模型Agent主导整个流程Agent可自主调用搜索引擎、数据库、浏览器等工具实现更复杂的检索和生成任务比如自动查找多个来源的信息整合后作答多模态RAG突破传统文本限制可处理图片、音频、视频等多模态数据生成的答案也能包含图文、音视频等多种形式适用场景更广泛如基于产品图片检索相关参数生成图文并茂的使用指南。总结RAG是大模型的“能力放大器”最后要强调的是RAG技术的核心价值不是取代大模型而是让大模型变得更可靠、更实用。它完美解决了大模型“知识过时”“爱说胡话”“专业度不足”等核心痛点让AI真正能基于事实输出有价值的答案。对于小白来说RAG是理解大模型应用落地的重要切入点对于程序员来说RAG是低成本落地大模型项目的优选方案。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。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。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、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。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真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精心整理了一份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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(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。以上全套大模型资料如何领取