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张小明 2026/1/10 9:19:41
常州网站建设价位,南阳logo设计公司,做电影网站如何赚钱,app外包文章介绍了RAG技术的最新发展和演变趋势#xff0c;包括动态检索、数据侧增强、纯多模态和长上下文等新范式。RAG技术正从解决幻觉的框架演变为agent的工具和长期记忆库#xff0c;呈现静态转向动态、多模态能力增强、架构复杂性上升等趋势。同时#xff0c;复杂检索策略、意…文章介绍了RAG技术的最新发展和演变趋势包括动态检索、数据侧增强、纯多模态和长上下文等新范式。RAG技术正从解决幻觉的框架演变为agent的工具和长期记忆库呈现静态转向动态、多模态能力增强、架构复杂性上升等趋势。同时复杂检索策略、意图识别和评测体系在RAG系统中的重要性日益凸显。1、RAG 相关新范式1.1 动态检索AgenticRAG主要是在检索侧做的改进AgenticRagAgenticRAG 实际就是把向量数据库知识库作为 agent 的一个 tool交由 agent 判断是否使用。由 agent 自己决定检索什么检索多少以做到动态检索。在此基础上还会增加横向扩展比如多 retrieve agents 嵌套通过多个检索 agent 给一个上级 agent 提供信息。相关的设计还有很多单核心都是围绕“动态检索”这一思想进行设计的。重点解决传统 RAG 中的单来源、强制执行、一次交付的问题。1.2 数据侧增强PikeRag、GraphRAG主要是在存储侧做的改进GraphRagPikeRagGraphRag 两个方法Local Search局部检索在检索时依靠向量检索找到绝对实体之后依靠 graph 在图中寻找它的相关关系最后给大模型实体细节关联实体细节他们的关系。Global Search全局检索在构建的时候通过聚类算法Leiden 算法将其聚类为不同社区最后靠 LLM 给社区做描述检索时如果是全局检索则不去寻找实体而是寻找社区及其描述将相关社区描述汇总作为上下文主要解决概括性问题。之前 GraphRag 出现的时候有令人诟病的成本问题后续更新了新版的 2.X记得没错的话式更新了专门用的非 LLM 的实体抽取模型应该在成本上有所缓解。另外类似思想的轻量级的还有 LightRag也是不错的研究。PIKE-RAG主要是做了 atom_decompose 这一个方法在数据 build 的时候给每个数据做数据增强。简单来说就是通过大模型给每一段进行标记抽取实体和关系类似 graphrag local search同时依靠大模型生成相关的同语义但不同表述的回答作为辅助。最终在检索侧的时候提高召回率和精确率。这两个代表性的框架本质都是在存储侧做了增强且引入了类似图的结构。引入图是为了解决多跳问题同时也能解决全局问题。重点在输入数据层面做增强强调检索的“关系”和“视野”。1.3 纯多模态ColPail抛弃 OCR视觉即索引ColPali不再顺延传统的文字提取embedding 的思路而是直接在原始数据图、pdf数据上做处理切成一个个小块然后给小块生成视觉向量。检索的时候query 转为元 token然后对每个词计算图的最大相似度最后召回原始的文本图块给 VLM 作为上下文。这个方式缺陷和优点都太明显优点多模态场景下最强表格、图片统统不在话下。缺陷架构改变太大虽然底层依旧是向量数据库但是模型方面在线的生态一般。且这种元 token 切分的检索方式中文上处理实际要比英文复杂。并且对输入的数据有了要求如果业务上数据就是 txt、markdown 这种无法直接处理。重点直接依靠图来进行整个 RAG 流程天然多模态优势。实际业界更多对于图片的处理方式主要还是靠 VLLM 转为描述然后走正常文本召回然后给出原始数据结对直接跟最近的分布上最靠近bbox\最相关的多模态向量模型作为一对召回其关联文本块的时候直接带回1.4 长上下文OP-RAG模型上下文越来越长不再切分碎块。这个不展开说了简单说就是现在模型上下文越来越长且不像之前那么容易注意力涣散了召回的单元不再是之前那样特别碎的碎块了。很多都是直接把全文 or 一个长片段返回过去效果要比碎块好很多。检索的时候依靠类似父子索引可以很精确定位。相关的工作有 OP-RAG主要阐述了这么做的可行性和有效性。重点模型能力增强碎块作为检索单元的必要性不再存在。2、生态地位的演变从 2023-2025 来看RAG 技术总体的定位演化表现在由保障大模型生成可靠性解决幻觉的框架 - agent 的 tool作为上下文保障的一个不可缺少的工具。核心的变动是由静态转向动态由于模型核心能力的增强不再需要每段话都必须被动检索而是按需检索由 agent 自己决定是否检索检索多久检索什么而不是之前的强制流水线agent 长期记忆的核心不再局限于文档知识库而是作为 agent 的长期个性化记忆库多模态势头VLM 的能力增强和成本降低使得 rag 场景也不再局限于文字模态数据结构的堆叠与架构复杂性上升越来越定制化的、不同的检索策略引入知识图谱 or 其他手段解决全局性问题3、复杂检索策略简单的混合检索BM25向量目前看很多业务场景已经能满足需求但一些场景在数据维度增多的情况下 or 检索方向的变化下单一的检索策略已经不太能满足需求。之前了解到一些外部项目已经给 rag 设定高度定制化的检索策略比如对某个字段额外建立索引在召回中额外作为一条通路并且有自己的计分标准。再比如对原始数据构建索引的时候不再是向量这种形式还考虑bool这种简单的开关过滤。另外也会结合意图识别来动态的在业务中选择不同的检索策略。这里面 SR重排、QRquery 重写就不再赘述了也算是复杂检索策略的一环现在关注的更底层了。4、意图识别实际上意图识别几乎成为了现在 rag 工业项目的标配。具体表现为在面临不同的 query 时选择什么样的检索策略和数据集。这部分和 agent 的 tool call 有相似但有区别具体可以区分类别为软硬路由主要是容错率的不同。另外这里根据具体的的需求实际落地的部分不一定是一个意图识别的模型。5、评测的重要性除开以上的架构、算法角度的变动实际业务角度上评测变得越来越重要因为 RAG 参与的规模越来越大评测就变成了不可或缺的一部分。RAG 评测的核心目的是如何在上线前验证、证明 RAG 系统的有效性并且知晓问题加以改进以及在一些交付场景如何证明你的系统是有效且可靠的对于私域数据还重点关注数据的安全性和敏感性评测是推进业务闭环绝对的核心只有建立正常的评测机制才能做到有效的及时的对架构、算法、数据本身进行改进改良而非单纯的“业务需求”和“用户体验”。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】
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