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怎么给新公司做网站,背投广告典型网站,常见的网站类型,电子商务网站建设与实践考试LlamaIndex是一个专为构建大模型RAG应用开发的数据框架。 基于这个框架#xff0c;我们可以加载文档和网页#xff0c;优化对其中非结构化数据的处理#xff0c;使用文本转换高级提取管道#xff0c;从而构建企业级知识库#xff1b;然后#xff0c;采用BM25检索和向量检…LlamaIndex是一个专为构建大模型RAG应用开发的数据框架。基于这个框架我们可以加载文档和网页优化对其中非结构化数据的处理使用文本转换高级提取管道从而构建企业级知识库然后采用BM25检索和向量检索实现混合检索方法获取准确有用的信息发送给大模型生成回答并实现类ChatGPT的流式输出。以上是《大模型RAG实战》系列文章已经涵盖的主题。现在我们要构建一个生产级的大模型RAG应用不但要掌握这些高级技术还要对应用的架构有所了解。本文以ThinkRAG项目为实例基于LlamaIndex框架介绍大模型应用的架构设计。先上图。在这张架构图中我把大模型应用涉及的组件分为6类分别是框架Framework大语言模型LLM存储Storage工具Tools基础设施Infrastructure前端Frontend下面介绍每一类组件包含的内容。1. 框架Framework采用Langchain或LlamaIndex这样的框架让构建大模型应用变得简单.以至于用10行代码就可以实现一个可演示的系统。这个系统能支持从加载Load、文本分割Split、嵌入Embed、保存到向量数据库Store、检索Retriever实现查询Query和对话Chat的整个过程。同时系统还对接和调用各种大语言模型LLM与工具Tools适配各种数据存储Storage。此外LlamaIndex框架还支持一些高级功能如工作流Workflow、智能体Agent、评估Evaluation和微调Fine-Tuning以及多模态Multi-Modal功能非常全面和强大。不过采用框架对于复杂场景下的企业级应用不一定是最佳选择。过度的抽象会导致缺乏灵活性并带来性能的损失。因此当应用系统开发的初期我们可以基于框架加速开发和部署把开发重心放在更关键的功能特性上。未来我们可基于框架进行深度定制或抛弃框架直接优化相关功能。2. 大语言模型LLM在应用中使用大模型通常有两种方式。一种方式是通过Ollama等工具将模型下载到本地部署运行例如GLM、Llama、Gemma等模型。但是运行这些本地模型需要算力支持。尽管glm4:9b这样尺寸的模型可以在个人电脑上运行但是性能和效果都欠佳。如有算力资源建议在AI服务器上下载和使用百亿级参数的模型。另一种方式是调用大模型厂商的线上API服务如OpenAI或国内的智谱Zhipu、月之暗面Moonshot、深度求索DeepSeek提供的大模型服务。这种方式的优点是性能好、响应快。但是大量使用消耗token会导致成本较高。而且如果系统处于隔离的内网环境也无法使用外部服务。3. 存储Storage一个完整的应用系统需要存储各种数据包括对话记录、向量数据、文本数据、配置信息等等。系统需要对接各种类型的数据库。其中最关键的是向量数据库用来存储嵌入后向量数据、处理后的文本Document Text Node数据和索引Index数据。如果在个人电脑上使用ThinkRAG那么嵌入式的向量数据库如Chroma和LanceDB是比较好的选择。若要在服务器上部署则可以选择Milvus、Elasticseach等作为向量数据库。在ThinkRAG中我们不但使用了Chroma作为向量数据库也使用了Redis作为单独的文档存储Doc Store和索引存储Index Store以便于管理知识库。这里我们也可以使用MongoDB替代Redis。这两者在LlamaIndex中都可以适用于键值Key Value数据库的场合。由于已经安装了Redis我们在ThinkRAG中还继续使用Redis作为文本提取高级管道的缓存Ingestion Cache存储对话记录Chat Store。最后系统还有各种配置信息的存储。此类数据量不大我们采用LlamaIndex提供的简单键值存储SimpleKVStore并通过一个本地文件config_store.json持久化。这样如果在笔记本电脑上部署并以生产模式运行ThinkRAG我们只需要额外安装一个Redis服务。更为简单的是如果以开发模式运行那么所有数据都以文件的形式在本地存储不需要额外安装任何数据库。4. 工具Tools一个生产级系统需要引入多个工具。在架构图中我列举了一些比如文本分割的工具ThinkRAG用的是对中文更合适的Spacy Text Splitter。再者对网页信息的抓取ThinkRAG基于BeautifulSoup实现。我们也可以使用Jina提供的Reader服务可以抓取和处理网页信息并输出为Markdown格式缺点是响应有点慢。更为关键的工具是嵌入模型和重排模型推荐使用北京智源人工智能研究院BAAI开发的BGE系列模型实用效果很好。你也可以选用HuggingFace上的其他模型。这些模型都可以从HuggingFace下载和使用ThinkRAG内置了相应的国内镜像网址。此外该类别下还有更多的工具目前ThinkRAG还没有涉及尤其是与智能体和外部服务调用相关的工具。5. 基础设施Infrastructure基础设施包含的内容取决于你的部署和运行环境。如果在笔记本电脑上运行ThinkRAG应用那么对CPU和内存会有要求。未来AI PC普及之后将对系统提供更好的支撑。如果使用到外部的模型你需要能够访问和下载这些模型例如前面提到的HuggingFace。你也可以使用托管在云端的数据库服务包括Milvus、Redis、MongoDB、Elasticsearch等等。进一步当使用的模型需要进行微调训练那么还需要提供相应的算力资源、PyTorch等深度学习框架与运行环境。6. 前端Frontend构建大数据或AI应用的前端工具有Streamlit、Chainlit、Gradio等。ThinkRAG选用的是Streamlit。它基于Python提供了很多简单易用的数据可视化工具也有一定的可扩展性。这使得我们不需要前端开发经验就可以快速构建和演示一个AI应用也让我们可以把时间精力聚焦于AI本身。基于Streamlit实现的ThinkRAG前端页面展示如下不过如果要打造一个更美观、更好用、令用户喜爱的产品Streamlit是远远不能满足需求的。这时我们可以基于React前端框架重构前端应用并通过FastAPI封装后端服务形成前后端分离的架构。同时我们还要对后端服务进行优化以支持多用户、并发、大数据量的场景。再进一步我们可以基于Electron将应用打包成可下载安装的应用软件而非启动后端服务后在浏览器中打开。这里可以参考开源项目AnythingLLM的技术栈。结语最后要说明的是ThinkRAG的定位是可在笔记本电脑上运行的本地知识库大模型RAG应用。因此在上文所述的架构中ThinkRAG对于各种组件和技术的运用有所取舍。如果要提供企业级服务、处理海量的数据那么可以同样按照这个架构选用合适的组件对前后端进行重构与优化将能满足需求。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​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”