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网页设计旅游网站前言,建网站多少钱合适,国内最专业的设计网站建设,wordpress相册瀑布RAG技术通过检索业务数据增强大模型生成能力#xff0c;解决模型不了解特定业务的问题。核心流程包括#xff1a;用户提问→检索相关资料→增强提示词→生成回复。关键技术是将文本转换为向量并存储于向量数据库中#xff0c;实现语义匹配而非简单文本匹配。文章还介绍了索引…RAG技术通过检索业务数据增强大模型生成能力解决模型不了解特定业务的问题。核心流程包括用户提问→检索相关资料→增强提示词→生成回复。关键技术是将文本转换为向量并存储于向量数据库中实现语义匹配而非简单文本匹配。文章还介绍了索引过程和RAG领域最新发展趋势如混合搜索、重排序模型和基于知识图谱的RAG为开发者构建高效大模型应用提供指导。 目录一、前提二、RAG三、向量和向量数据库3.1、怎样将文本转换成向量3.2、向量数据库四、索引一、前提虽然我们说大模型的特点之一是知识丰富但这里的知识仅限于通用的知识也就是网上能够很容易找到的知识。对于一些特定的知识比如你所在业务领域的知识它就一无所知了。个中缘由不言而喻大模型训练时根本不可能拿到你们公司的数据。如果我打算为自己的业务开发一个聊天机器人也就是说让聊天机器人知道我的业务该怎么办呢抛开训练一个属于自己的大模型这种成本高昂的办法常见的解决方案有两种模型微调使用业务信息对已经训练好的模型进行微调。RAG在上下文中带有业务信息让大模型据此进行整合。于模型微调RAG 的方案成本要低一些而且更加灵活实现起来也更简单一些所以它也成为了现在解决这个问题的首选。这一讲我们就来了解一下 RAG。二、RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation 的缩写也就是检索增强生成。这是什么意思呢就是通过检索的方式对要处理的内容进行增强之后再去生成。我们把大模型应用和检索增强结合起来理解一下。大模型有很多不知道的东西比如我们的业务。怎么让大模型了解我们的业务呢最简单的方式就是每次请求时把业务相关的内容放在提示词里告诉大模型。问题是业务相关的内容从何而来这就是我们要在本地检索的内容。换言之所谓检索增强生成就是我们在本地检索到相关的内容把它增强到提示词里然后再去做内容生成。下面是一个 RAG 系统处理用户请求的极简流程示意图1、用户发起请求 2、根据用户的问题在相关资料中进行查询 3、获取到资料中的相关内容 4、组成完整的提示词发给大模型 5、将大模型的回复发给用户对比普通的聊天机器人差别就是在这个过程中要去到相关资料中进行查询再将查询得到的相关信息和用户问题拼装成完整的提示词发给大模型。有了对 RAG 流程的初步认识接下来的问题就是怎样到相关资料中查询。既然要查询必然是有个地方能够存储这些资料的。对于程序员来说最熟悉的存储方案一定是数据库。对于大模型应用开发而言我们要根据文本去找相关内容。在业务系统开发中我们经常做的文本匹配是用 SQL 语句的 like。但是这种匹配对于大模型应用而言就显得非常单薄了因为它只能进行“字面”意义上的匹配无法进行“语义”层面的匹配。如果想进行“语义”的匹配该怎么做呢这就轮到向量登场了。三、向量和向量数据库许多 AI 算法处理的都不是文字而是向量。采用向量的方案“语义”的匹配程度就转换成了向量之间的相似程度。计算向量相似度的算法有很多比如余弦相似度、内积、欧氏距离等等。有了向量当用户提出问题时处理过程就变成了将问题转换为向量然后计算向量之间的距离找到与问题向量最接近的文档向量从而实现“语义”的匹配。3.1、怎样将文本转换成向量现在常见的做法就是把这个过程训练成一个模型。在开源社区里已经有很多人提供了这样的模型我们需要做的就是把模型部署起来然后调用这个模型。当然也有人把已经训练好的模型部署成一个服务这样我们就可以直接调用现成的服务。OpenAI 就提供了一个专门负责将文本转换成向量的 API——Embeddings。我们可以根据需要选择自己部署模型或是选择别人提供的服务。不同的 Embedding 模型之间的差异主要取决于训练样本比如有的模型会在中文处理上表现得比较好。到这里我们知道了可以用向量进行文本内容的匹配。但是我们要到哪里去匹配呢3.2、向量数据库正如我们处理任何业务数据一样在使用数据之前第一步需要做的是存储业务数据。在 RAG 系统中我们要把数据存放到哪里呢我们需要一个数据库只不过我们需要的既不是 Oracle、MySQL 这样的关系数据库也不是 MongoDB、Redis 这样的 NoSQL 数据库。因为我们后续处理的都是向量所以我们需要的是向量数据库。向量数据库并不是突然冒出来的。2000 年左右加州大学伯克利分校的研究人员开始尝试开发向量数据库用来存储和查询高维向量。2010 年VectorWise 公司发布了第一个商业向量数据库。随着 AI 应用的兴起人们对于向量数据库的兴趣日渐浓厚。在大模型兴起之后随着 RAG 的蓬勃发展向量数据库一下子站到舞台中央开始成为许多大模型应用的重要组件。向量数据库与传统数据库有很大的差别在使用方式上传统数据库搜索信息倾向于精确匹配而向量数据库的匹配则是语义上的接近。在实现上二者也存在不小的差别比如由于向量本身通常维度会很多如果按照传统数据库的方式直接进行存储将会带来很多问题。向量数据库需要把向量数据作为一个完整的单元处理底层存储结构也需要根据这个特点进行规划。另外向量数据格式也相对单一每个维度的数据往往都是固定的数据格式浮点数、二进制整数等。所以向量数据库就可以有针对性地找到一些优化手段比如相关的数学运算可以更好地利用 CPU 缓存机制加速甚至可以利用 CPU/GPU 的硬件特性再比如采用高效的数据压缩技术这样就能够显著地减少存储空间。四、索引到这里我们讲的都是怎样使用数据也就是检索的过程。其实还有一个关键的问题没有解决这些数据从何而来怎么跑到向量数据库里去的。这就是 RAG 另外一个重要的过程索引Indexing。下面是一个常见的索引过程在这个过程里面我们会先对信息源做一次信息提取。信息源可能是各种文档比如 Word 文档、PDF 文件Web 页面甚至是一些图片。从这些信息源中我们把内容提取出来也就是其中的文本。接下来我们会把这些文本进行拆分将其拆分成更小的文本块。之所以要拆分主要是原始的文本可能会比较大这并不利于检索还有一点重要原因是我们前面说过要把检索到的信息拼装到提示词里过大的文本可能会造成提示词超过模型有限的上下文窗口。再来就是把文本块转换成向量也就是得到 Embedding 的过程。前面我们说过这个过程往往是通过训练好的模型来完成的。到这里我们就把信息转换成了向量。最后一步就是把得到的向量存储到向量数据库中供后续的检索使用。至此我们对常见的 RAG 流程已经有了基本了解。但实际上RAG 领域正处于一个快速发展的过程中有很多相关技术也在不断地涌现虽然采用向量搜索对于语义理解很有帮助但一些人名、缩写、特定 ID 之类的信息却是传统搜索的强项有人提出混合搜索的概念将二者结合起来通过各种搜索方式我们会得到很多的候选内容但到底哪个与我们的问题更相关有人引入了重排序Rerank模型以此决定候选内容与查询问题的相关程度除了在已有方向的努力甚至还有人提出了 RAG 的新方向。我们前面讨论的流程前提条件是把原始信息转换成了向量但这本质上还是基于文本的更适合回答一些事实性问题。它无法理解更复杂的关系比如我的朋友里谁在 AI 领域里工作。所以有人提出了基于知识图谱的 RAG知识图谱是一种结构化的语义知识库特别适合找出信息之间的关联。由此你可以看到想要打造一个好的 RAG 应用并不是很容易的一件事但在一些技术框架支持下上手编写一个 RAG 应用却不是什么难事。下一讲我们就自己动手基于 LangChain 实现一个 RAG 应用。​最后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。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】**​