织梦做仿站时 为何会发生本地地址跳转网站地址最火的网络推广平台

织梦做仿站时 为何会发生本地地址跳转网站地址,最火的网络推广平台,wordpress分类排版,php开发一个企业网站价格一、LLMs 已经具备了较强能力了#xff0c;为什么还需要 RAG(检索增强生成)? 尽管 LLM 已展现出显著的能力#xff0c;但以下几个挑战依然值得关注#xff1a; 幻觉问题#xff1a;LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本#xff0c;这一机制内在地导致其可能出现看似逻…一、LLMs 已经具备了较强能力了为什么还需要 RAG(检索增强生成)?尽管 LLM 已展现出显著的能力但以下几个挑战依然值得关注幻觉问题LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出即所谓的“郑重其事的虚构陈述”时效性问题随着 LLM 规模扩大训练成本与周期相应增加。鉴于此包含最新信息的数据难以融入模型训练过程导致 LLM 在应对诸如“请推荐当前热门影片”等时间敏感性问题时力有未逮数据安全问题通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM最好的方式就是把数据全部放在本地企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能二、介绍一下 RAG?RAGRetrieval Augmented Generation, 检索增强生成是一种技术框架其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图三、RAG 主要包含哪些模块?模块一版面分析本地知识文件读取pdf、txt、html、doc、excel、png、jpg、语音等知识文件复原模块二知识库构建知识文本分割并构建Doc文本Doc文本 embeddingDoc文本 构建索引模块三大模型微调模块四基于RAG的知识问答用户query embeddingquery 召回query 排序将 Top K 个相关的 Doc 进行拼接构建 context基于 query 和 context 构建 Prompt将 prompt 喂给大模型生成答案四、RAG 相较于直接使用 LLMs进行问答 有哪些优点?RAG检索增强生成方法赋予了开发者无需为每个特定任务重新训练大型模型的能力仅需连接外部知识库即可为模型注入额外的信息资源从而显著提升其回答的精确度。这一方法尤其适用于那些高度依赖专业知识的任务。以下是 RAG 模型的主要优势可扩展性减小模型规模及训练开销同时简化知识库的扩容更新过程。准确性通过引用信息源用户能够核查答案的可信度进而增强对模型输出结果的信任感。可控性支持知识内容的灵活更新与个性化配置。可解释性展示模型预测所依赖的检索条目增进理解与透明度。多功能性RAG 能够适应多种应用场景的微调与定制涵盖问答、文本摘要、对话系统等领域。时效性运用检索技术捕捉最新信息动态确保回答既即时又准确相比仅依赖固有训练数据的语言模型具有明显优势。领域定制性通过对接特定行业或领域的文本数据集RAG 能够提供针对性的专业知识支持。安全性通过在数据库层面实施角色划分与安全管控RAG 有效强化了对数据使用的管理相较于微调模型在数据权限管理上的潜在模糊性展现出更高的安全性。五、对比一下 RAG 和 SFT说一下两者有哪些区别实际上对于 LLM 存在的上述问题SFT 是一个最常见最基本的解决办法也是 LLM 实现应用的基础步骤。那么有必要在多个维度上比较一下两种方法当然这两种方法并非非此即彼的合理且必要的方式是结合业务需要与两种方法的优点合理使用两种方法。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课