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门户网站开发步骤博客,平面设计包括哪些方面的设计,域名空间都有了怎么做网站,做网站的公司简称什么行业RAG(检索增强生成)技术有效解决大语言模型(LLM)的幻觉问题。通过检索从知识库获取相关信息#xff0c;增强(A)原始问题#xff0c;最后生成(G)基于事实的精准答案。适用于实时信息、特定领域知识或高准确性场景#xff0c;借助文本分块和向量化技术提高检索精准…RAG(检索增强生成)技术有效解决大语言模型(LLM)的幻觉问题。通过检索®从知识库获取相关信息增强(A)原始问题最后生成(G)基于事实的精准答案。适用于实时信息、特定领域知识或高准确性场景借助文本分块和向量化技术提高检索精准度使LLM从闭卷考试变为开卷考试显著提升回答的准确性和可靠性。我们都见识过大语言模型LLM的威力。它们能写诗、能写代码还能进行富有逻辑的对话。但我们也都遇到过它们的“另一面”。我们向LLM随意编造一个俄罗斯作家并且随意编造一个小说名称让LLM为我们介绍主角的心理变化这就是模型的“幻觉”问题。它不知道答案但它的机制促使它生成一个最可能的文本序列。结果就是一本正经地胡说八道。这个问题怎么解决RAG就是解决这个问题的利器。适用RAG的任务场景如下① 当答案需要基于“实时”或“动态变化”的信息时例如昨天科技领域发生了哪些重要新闻② 当应用场景需要特定领域或私有知识时例如我们公司的报销流程是怎样的③ 当对答案的“事实准确性”和“可解释性”要求极高时例如自动生成文献综述并能链接到每一句论述的原始论文来源。1、RAG是什么RAGRetrieval-Augmented Generation即“检索增强生成”。这个名字听起来有点技术化。但它的核心思想非常简单直接。当LLM需要回答一个问题时我们不直接让它回答。我们先去一个可靠的知识库里把最相关的资料找出来。然后我们把这些资料和原始问题一起打包丢给LLM。最后对LLM说“根据这些刚给你的材料回答这个问题。”这就好比考试。传统的LLM是“闭卷考试”只能依赖自己脑子里记住的知识。而RAG模式则是让LLM进行“开卷考试”。它随时可以翻阅我们给它的、最新的、最准确的参考资料。2、 RAG的工作流程1常规对话我们先来看常规对话的流程用户提出问题后大模型通过本身的知识回答问题显示在对话框中。2RAG流程而RAG的整个过程像一个高度协同的流水线。我们用一个具体的例子来拆解它。假设你正在构建一个企业内部的智能问答助手。你的员工小明问“我们公司最新的差旅报销政策是什么”我们从R、A、G三个步骤来进行分解第一步理解与检索RRetrieval系统不会立刻把小明的问题扔给LLM。它首先会拿着“差旅报销政策”这个查询意图去你的内部知识库里搜索。这个知识库可能是你们公司所有的PDF文档、Word文件、PPT等文件。为了实现精准搜索我们通常会提前把这些文档“向量化”。简单来说就是用数学向量来表示每一段文本的语义。这样系统就能找到语义上最接近“差旅报销政策”的段落而不是仅仅匹配关键词。于是系统从《公司财务制度.pdf》中找到了关于“差旅费用的申请标准”和“报销所需票据”的几个段落。第二步增强AAugmented现在系统手上有了两样东西① 小明的原始问题“我们公司最新的差旅报销政策是什么”② 检索到的相关资料“国内出差一线城市住宿标准为每日800元… 报销需提供电子发票和行程单…”接下来它会将这两样东西组合成一个全新的、更丰富的提示Prompt。这个提示看起来可能是这样的“请参考以下背景信息‘国内出差一线城市住宿标准为每日800元… 报销需提供电子发票和行程单…’。基于这些信息请回答这个问题我们公司最新的差旅报销政策是什么”第三步生成精准答案GGeneration这个“加强版”的提示被发送给LLM。LLM现在的工作不再是回忆或猜测而是阅读、理解和总结。它会根据你提供的上下文生成一个非常精确的答案。“根据公司最新财务制度国内一线城市出差的住宿标准为每日800元。报销时您需要提交电子发票和行程单。”这个答案准确、可靠因为它直接来源于你公司的内部文件。3、让检索更精准的两个细节我们前面提到的“检索”步骤听起来很简单。但要让它真正高效工作背后有两个关键的技术动作文本分块和文本向量化。它们在很大程度上决定了RAG效果好坏。1. 文本分块Text Chunking我们的知识库里可能有几十上百页的PDF文档。我们不能把一整份文档直接扔给模型。原因有两点① 模型有上下文窗口的限制。无法一次性输入太长的文本。② 一整份文档里只有一小部分内容是和用户问题相关的。全部输入会引入大量噪声干扰模型的判断。所以我们需要文本分块。就像切蛋糕一样我们把长文档切成一个个更小的、有意义的文本块Chunk。这些文本块不能太小否则会丢失上下文。也不能太大否则会降低检索的精度。一个好的分块策略很重要。比如我们可以按段落来切分。或者设定一个固定长度比如每500个字符切成一块。更精细的方法是让相邻的块之间有一些重叠。比如第一个块是1-500个字符第二个块是450-950个字符。这样可以确保一个完整的句子或观点不会在切割处被无情地断开。经过分块一份长文档就变成了一个个独立的、易于检索的信息单元。2. 文本向量化Text Vectorization现在我们有了一堆文本块。当用户提问时系统如何快速找到最相关的那几块传统的关键词搜索显然不够好。用户可能问“出差住酒店的标准”而文档里写的是“差旅住宿规范”。关键词匹配会错过正确答案。我们需要一种能理解“语义”的搜索。这就是文本向量化发挥作用的地方。我们使用一种专门的AI模型叫做嵌入模型Embedding Model。它的作用是把任何一段文本都转换成一个由数字组成的列表也就是向量Vector。这个向量就像文本在“语义空间”中的一个坐标。意思相近的文本它们的向量在空间中的位置也相互靠近。比如“出差住酒店的标准”这个问题的向量会和“差旅住宿规范”那个文本块的向量在空间中离得非常近。而和“办公室零食采购规定”文本块的向量则会离得很远。当用户提问时我们把他的问题也转换成一个向量。然后系统在向量数据库中进行一次数学计算找出与问题向量“距离”最近的那些文本块向量。这些被选中的文本块就是我们找到的最相关的参考资料。它们会被打包和原始问题一起送往LLM进行最终的回答生成。通过文本分块和向量化这两个步骤RAG才能从庞杂的知识库中精准、快速地定位到用户真正需要的那一小片信息。4、总结RAG技术为我们打开了一扇门。它让我们能将通用大模型的强大推理能力与特定、私有的知识体系完美结合。它让AI从一个“什么都懂一点”的通才变成了一个可以阅读资料深入我们业务、解决具体问题的专家。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