用前端框架做自适应网站重庆南昌网站建设

用前端框架做自适应网站,重庆南昌网站建设,制作网站软件叫什么,vps 网站权限作为一名深耕后端领域的研发人员#xff0c;我踏入AI赛道已有2年时间。从最初的Chat QA交互开发#xff0c;到AI Agent落地实践#xff0c;再到Multi-Agent协同与AI-Native架构搭建#xff0c;每一步都踩在技术迭代的浪潮上。 今年Q2#xff0c;我们团队正式将AI能力与保险…作为一名深耕后端领域的研发人员我踏入AI赛道已有2年时间。从最初的Chat QA交互开发到AI Agent落地实践再到Multi-Agent协同与AI-Native架构搭建每一步都踩在技术迭代的浪潮上。今年Q2我们团队正式将AI能力与保险业务深度绑定开启全面落地征程。目前我们研发的AI Agent已成功跨越L1阶段基础Chatbot问答在L2阶段Reasoner逻辑推理实现能力爆发能够高效处理保险业务中的复杂场景需求。相信不少同行都有类似的焦虑大模型技术迭代速度实在太快尤其是Cursor、JoyCode等AI辅助开发工具普及后行业风口彻底从微服务、微前端转向AI领域。不止是业务研发就连模型开发从业者也面临挑战单一Agent架构早已无法满足复杂业务需求。而我找到的破局之道是将后端研发熟悉的微服务架构思想迁移到AI领域——把Agent、Planning、RAG、Evaluation、MCP、LLM、Prompt、Memory、MultiModal等核心能力拆分为独立模块通过标准化接口实现协同既降低了技术复杂度也提升了系统可扩展性。在保险业务落地过程中RAG检索增强生成架构是我们的核心支撑。从最初的基础版RAG到优化后的DeepSearch检索再到如今的混合式检索架构Graph RAG DeepSearch 持续反思与验证我们踩过不少坑也沉淀了一套可复用的实践经验。接下来就带大家完整拆解这一演进过程。一、RAG基础认知从定义到核心价值首先明确核心概念RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种面向大模型应用的技术架构核心逻辑是通过引入外部知识源为大模型生成答案提供精准上下文支撑。其核心价值在于减少大模型幻觉、提升输出准确性、适配动态更新的业务数据——这也是我们选择RAG落地保险业务的关键原因。从技术溯源来看RAG最早由Facebook AI Research现Meta AI在2020年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出。最初主要用于解决知识密集型NLP任务的知识更新问题随着大模型技术成熟逐渐成为企业级AI应用的核心架构之一。二、基础RAG架构朴素却关键的知识管理逻辑基础RAG是所有高级RAG范式DeepResearch、Agentic RAG、Graph RAG等的技术基石掌握其核心组件与流程是理解复杂架构的前提。基础RAG主要包含两大核心模块生成组件ETL Pipeline与检索组件Retrieval Pipeline整体流程可拆解为“数据处理-检索匹配-答案生成”三大环节。下图为基础RAG架构的核心流程示意图1. 生成组件ETL Pipeline数据处理全流程生成组件的核心目标是将分散的业务文档保险条款、理赔手册、客户档案等转化为可被检索的结构化数据核心流程为“提取Extract-转换Transform-加载Load”对应架构图中的①-④步骤。1提取Extract多格式文档解析核心是实现多类型文件的高效读取保险业务中常见的文件格式包括doc、pdf、excel、图片扫描件等。这里需要重点关注两个细节一是中文文本的精准提取避免乱码、格式错乱二是Excel单元格的结构化解析尤其是多sheet、合并单元格场景。我们团队采用的是“多解析器适配方案”对标准文档用Apache Tika对图片用OCR语言模型校正确保提取数据的完整性。2转换TransformChunk分块与Embedding向量化这是基础RAG的核心环节直接决定后续检索的精准度核心包含两个步骤Chunk分块与Embedding向量化。•Chunk分块相当于“知识切片”核心是将长文档拆解为语义完整、长度合适的文本块。就像切蛋糕一样切得太大容易包含无关信息切得太小会破坏语义完整性。我们整理了保险业务中常用的5种分块策略固定大小分块按字符数/token数拆分如500token/块适配格式规范的文档语义分块基于文本语义相似度拆分用小模型判断句子间关联性避免语义割裂递归分块先按大粒度拆分再对长块二次拆分平衡效率与语义完整性基于文档结构分块按标题、段落、章节拆分适配保险条款这类结构化强的文档基于大模型分块用大模型分析文档核心逻辑按需拆分关键信息块适配复杂业务文档。•Embedding向量化将文本块转化为计算机可计算的向量数据核心目的是支持后续的相似性检索。因为自然语言的表达方式多样如“如何申请重疾理赔”与“重疾理赔流程是什么”直接文本匹配准确率低而向量化后可通过计算向量相似度如余弦相似度快速找到关联信息。3加载Load混合存储方案落地将处理后的向量数据与原始文本块存储到数据库中支撑后续检索。我们团队采用的是Elasticsearch8ES混合存储方案既利用ES的向量检索能力也保留其对结构化数据的查询支持。当然也可根据业务需求选择专用向量库如Milvus、Pinecone关系型数据库MySQL的组合方案。2. 检索组件从Query处理到结果排序检索组件对应架构图中的⑦-⑥步骤核心目标是根据用户Query查询从数据库中精准匹配相关文本块核心流程为“预处理-检索-后处理”。1预处理Query优化增强核心是对用户原始Query进行优化提升检索精准度属于业务定制化环节。常见优化手段包括Query扩充生成同义问句、Query清洗去除无关词汇、Query转译将口语化查询转化为标准化表述。例如在保险场景中将用户的“得了癌症怎么赔钱”转译为“恶性肿瘤理赔申请流程及赔付标准”大幅提升检索相关性。2检索核心算法与流程检索的核心是通过算法计算Query向量与文档向量的相似度找到最相关的文本块。基础RAG常用两种核心算法稀疏算法与稠密算法具体差异如下表所示算法类型核心逻辑稀疏算法利用LLM提取关键词将文本块转化为基于TF-IDF值的向量维度为所有关键词集合Query转化为同类向量后通过计算余弦相似度匹配相关文本块稠密算法常用BM25算法通过Embedding模型将Query与文本块均转化为固定维度的稠密向量再通过向量数据库的相似性检索找到匹配结果具体检索流程分为三步用与文档处理一致的Embedding模型将优化后的Query转化为向量在向量数据库中执行相似性检索我们支持ANN近似最近邻与kNNk近邻两种算法数据库表结构包含核心字段索引、向量块、原始文本块、源数据信息TopK筛选通过预设的k值如k5仅保留相似度最高的前k条文本块减少后续处理压力。3后处理排序与Prompt构建后处理核心是提升结果精准度并为大模型生成提供上下文。关键步骤包括精排Rerank可选环节通过专门的Rerank模型对初始检索结果重新评估打分排序后保留最相关的文本块尤其适用于多轮对话场景文本拼接将排序后的文本块按相似度降序拼接作为上下文补充到Prompt中答案生成将原始Query与拼接后的上下文一同输入大模型生成最终回复。需要说明的是基础RAG在2022年前后是主流方案适用于简单问答场景。但随着大模型技术向Agentic方向发展面对保险业务中“复杂理赔流程梳理”“多条款交叉解读”等深度检索需求基础RAG的局限性逐渐凸显这也推动我们向更高级的混合式检索架构演进。三、保险业务定制混合式RAG架构落地实践结合保险业务的特殊性文档量大、条款严谨、数据私密性强我们构建了一套“多模块协同”的混合式RAG架构核心包含“保险知识库记忆库文件库智能体搜索测评”六大组件由算法、工程、数据团队协同落地。1. 算法层Agentic RAGDeepResearch融合架构我们借鉴了通义DeepResearch的WebWeaver开源架构、微软GraphRAG开源方案同时结合ZEP、REFRAG等最新论文思想实现了“Agentic RAGDeepResearch”的混合检索模式。核心亮点包括多维度记忆体系实现“情景记忆程序记忆语义记忆时间记忆”四合一其中时间记忆可保障保险条款更新后的时效性RAG智能体矩阵构建六大核心智能体——查询增强智能体优化Query、规划师智能体拆解复杂任务、工具选择器智能体匹配检索算法、反思验证智能体校验结果准确性、图结构智能体处理关联数据、深度研究智能体解决复杂问题。记忆体系的核心是三大记忆图谱具体如下2. 工程层全流程RAG平台搭建工程层的核心目标是“串联全流程、标准化接口”让业务Agent无需关注检索细节专注于模型训练与业务迭代。我们将工程架构分为四层自上而下分别为智能体层承接业务Agent的检索需求提供统一调用入口业务逻辑层封装保险业务专属的检索规则如不同险种的条款匹配策略检索层集成多种检索算法稀疏、稠密、图检索支持动态切换数据层对接各类存储组件保障数据高效读写。核心技术栈Spring AI开发框架、Elasticsearch8混合存储、Neo4j图数据库支撑Graph RAG、Redis缓存优化、京东云部署环境。同时平台支持Python Code自定义脚本与RAG Agent Workflow可视化编排提升开发效率。工程架构示意图3. 数据层三角矩阵数据架构设计数据层采用“保险知识库记忆库任务中心”的三角矩阵架构保障数据的完整性、时效性与可追溯性保险知识库存储结构化的保险条款、理赔案例、产品说明等核心业务数据架构如下任务中心负责文档处理、检索优化等后台任务的调度与监控确保流程稳定运行记忆库在三大基础记忆图谱语义、程序、情景的基础上增加“创建时间更新时间”双时间字段确保记忆数据与业务数据同步更新。此外在Chunk分块策略上我们借鉴Cognee的参数调优思想结合保险文档特性优化了5种分块策略的参数配置形成了专属的分块配置手册大幅提升了检索精准度。4. 架构设计核心考量这套混合式RAG架构的设计完全围绕我们的核心目标——构建“多智能体驱动的保险业务平台Eva”具体考量包括业务数据特性保险业务数据多为内部文档无公开网络资源且文档量大、格式复杂必须通过定制化RAG实现精准检索ToB业务目标平台直接服务于保险经营规模/利润需保障AI输出的准确性、合规性RAG的反思验证模块正是为这一目标设计平台化定位RAG是Eva平台的基础能力之一需通过标准化接口支撑多业务Agent的复用降低整体研发成本。四、RAG未来演进方向与学习指引大模型技术仍在快速迭代RAG的演进也不会止步。结合我们的实践未来值得关注的方向包括Agentic RAG的全流程优化、时间记忆图谱的深度落地、Chunk分块的自适应优化、多模态RAG的业务适配等。如果大家对以下内容感兴趣后续我会逐一拆解分享Agentic RAG的详细实现包括Deepsearch、Graph RAG与基础RAG的融合逻辑工程端核心能力Python Code定制与RAG Agent Workflow的可视化编排记忆库深度设计时间记忆图谱的技术实现与效果验证Chunk参数调优手册保险业务专属的分块策略与参数配置。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