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国内专门做酒的网站有哪些,怎样给网站做seo优化,深圳网站建设价格多少钱,wordpress 改密码0. 写在开头 开头先分享最近的一点感触#xff0c;虽然有时候我们会横眉冷对一些夸大宣传或者是利用信息差的产品#xff0c;但是还是得尊重产品本身的技术和应用领域#xff0c;比如#xff1a;为什么它能夸大宣传#xff1f;信息差在哪里#xff1f;满足了哪些用户需求…0. 写在开头开头先分享最近的一点感触虽然有时候我们会横眉冷对一些夸大宣传或者是利用信息差的产品但是还是得尊重产品本身的技术和应用领域比如为什么它能夸大宣传信息差在哪里满足了哪些用户需求真正的核心价值是什么核心价值是使用怎么实现的寻找了这些问题的答案之后可能就一层层的剥开了这些产品的“包装”和“外衣”也就能真正的把包在内核的产品技术使用在生产环境之中了。回到主题跟我一起从头开始学AI这个系列差不多有一年没有更新了这一年来AI的更新和变化巨大。当初没有把一些内容实践完的现实现在看来也没那么糟有时候停下来等一等也是一个很好的决定。差不多在两个多月前收藏了一个 Github 的仓库地址为github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques准备差不多到时候系统的学习和体验。两个多月后终于开始实践。其中另一个重要原因是如何建立知识库的平台已经实践了一年多陆陆续续的增减功能之后基本已经完成了核心功能欢迎有兴趣的朋友来找我探讨如何建立一个建立知识库的平台。有了知识库之后基于知识库的功能开发就离不开 RAG 了为了能更好的开发功能系统的学习体验 RAG 也是势在必行。所以这部分 RAG 的学习笔记应该也会是一个系列。1. 仓库概览这个名为all-rag-techniques的 GitHub 仓库 (由 Fareed Khan 创建) 收集和实现了各种已知的 RAG (Retrieval Augmented Generation - 检索增强生成) 技术。仓库内容•演示多种 RAG 技术通过一系列 Jupyter Notebook仓库展示了从简单到复杂的不同 RAG 实现方法。•提供实用代码示例每个 Notebook 都包含可运行的 Python 代码帮助你理解每种技术的核心概念和实现细节。•促进 RAG 理解和应用帮助开发者和研究人员学习、比较和选择适合其特定用例的 RAG 策略。2. 什么是 RAG检索增强生成传统的 LLM 在回答问题或生成文本时依赖于其在训练数据中学到的知识。这可能导致以下问题•知识陈旧LLM 的知识截止于其训练数据的最后日期。•幻觉LLM 可能会编造看似合理但不正确的信息。•缺乏特定领域知识对于未在其训练数据中充分覆盖的专业领域LLM 可能表现不佳。RAG 通过以下步骤来解决这些问题检索 (Retrieval)当用户提出问题或请求时RAG 系统首先从一个外部知识库如文档集合、数据库、知识图谱中检索与查询最相关的信息片段。增强 (Augmentation)将检索到的信息片段作为上下文 (context) 添加到用户的原始查询中。生成 (Generation)将增强后的提示原始查询 检索到的上下文输入给 LLM让 LLM 基于这些信息生成最终的回答。这种方法使得 LLM 能够利用最新的、特定的外部知识从而提高回答的准确性和相关性。从入门到精通RAG 技术学习路径阶段一RAG 基础目标理解 RAG 的核心工作流程。这是所有高级技术的基础。•学习内容•数据加载 (Loading)如何加载文档例如 PDF, TXT。•文本切分 (Splitting/Chunking)将长文档切分成小块以便于嵌入和检索。•嵌入 (Embedding)将文本块转换为向量表示捕捉其语义信息。常用的模型有 Sentence Transformers, OpenAI Embeddings 等。•向量存储 (Vector Storage)将嵌入向量存储在向量数据库如 FAISS, Chroma, Pinecone中以便进行高效的相似性搜索。•检索 (Retrieval)根据用户查询的嵌入向量从向量数据库中找出最相似即最相关的文本块。•生成 (Generation)将检索到的文本块作为上下文与用户查询一起构建提示并交给 LLM 生成回答。阶段二优化检索 - 文本切分策略目标学习如何更有效地切分文档以提高检索质量。•语义切分•学习内容与固定大小切分不同语义切分尝试根据文本的语义结构如句子、段落或主题来切分文档使得每个文本块包含更完整的上下文。•核心概念提高切分块的语义完整性避免重要信息被割裂。•块大小选择器•学习内容探讨不同块大小对 RAG 性能的影响以及如何根据数据和任务特点选择合适的块大小。太小的块可能丢失上下文太大的块可能引入噪音。•核心概念块大小是一个重要的超参数需要权衡。•命题切分•学习内容将文档分解为更细粒度的“命题”即表达单一事实或观点的断言。这有助于更精确地匹配查询中的具体信息点。LLM 通常用于从文本中提取命题。•核心概念以事实为单位进行检索提高检索精度。阶段三增强上下文和查询目标学习如何通过改进上下文信息和用户查询来提升 RAG 效果。•上下文丰富 RAG•学习内容在检索到相关的文本块后如何通过添加其周围的文本例如前后的句子或段落来丰富上下文为 LLM 提供更全面的信息。•核心概念检索到的块可能只是答案的一部分补充上下文有助于理解。•上下文块头 RAG•学习内容利用文档的结构信息如标题、章节名来为文本块添加元数据或“头部信息”。这有助于 LLM 更好地理解块的来源和主题。•核心概念结构化信息可以指导 LLM 的理解。•文档增强 RAG•学习内容在索引之前使用 LLM 对原始文档进行增强例如生成摘要、提取关键词、生成潜在问题等并将这些增强信息与原始文本块一起索引。•核心概念预处理文档以提高检索信号。•查询转换•学习内容用户查询可能不总是最优的检索形式。此技术涉及使用 LLM 对用户查询进行转换例如•查询重写 (Query Rewriting)改进查询的清晰度和具体性。•子查询生成 (Sub-query Generation)将复杂查询分解为多个子查询分别检索后再合并结果。•假设性文档嵌入 (Hypothetical Document Embeddings - HyDE)•核心概念优化查询以匹配知识库中的文档。•假设性文档嵌入 (HyDE) RAG•学习内容首先让 LLM 根据用户查询生成一个“假设性”的答案或文档。然后将这个假设性文档嵌入并用其嵌入向量在向量数据库中进行检索。其思想是一个好的答案的嵌入向量应该与包含该答案的真实文档的嵌入向量相似。•核心概念通过生成一个理想答案的“原型”来指导检索。阶段四优化和提炼检索结果目标学习如何对初步检索到的结果进行排序和筛选以提高最终提供给 LLM 的上下文质量。•重排器 (Re-ranker)•学习内容初步检索通常基于向量相似性可能返回大量文档其中一些可能并不那么相关。重排器使用更复杂的模型如交叉编码器 Cross-Encoders对初步检索到的文档列表进行重新排序将最相关的文档排在前面。•核心概念两阶段检索先快后精提高最终上下文的质量。•上下文压缩•学习内容即使是相关的文档块也可能包含一些与当前查询无关的信息。上下文压缩技术尝试从检索到的文档块中仅提取与查询最相关的部分或者过滤掉不相关的部分从而减少噪音并缩短上下文长度。•核心概念精简上下文只保留最精华的部分。阶段五高级 RAG 架构和技术目标探索更复杂、更智能的 RAG 系统设计。•反馈循环 RAG•学习内容如何将用户反馈例如对答案的评分、修正或自动评估信号整合到 RAG 系统中以持续改进检索和生成组件的性能。•核心概念让 RAG 系统能够从经验中学习和进化。•自适应 RAG•学习内容设计能够根据查询的类型、难度或知识库的特点动态调整其检索策略或生成参数的 RAG 系统。例如对于简单查询可能使用简单检索对于复杂查询则激活更高级的模块如查询分解、多跳检索。•核心概念智能化地选择合适的 RAG 策略。•自省式 RAG (Self-RAG)•学习内容一种让 LLM 自行决定何时需要检索、检索什么内容以及如何使用检索到的信息来生成和反思答案的框架。它通过特殊的“反思令牌 (reflection tokens)”来控制生成过程并评估检索内容的实用性。•核心概念赋予 LLM 更大的自主权来控制 RAG 流程。•多模态 RAG•学习内容将 RAG 的思想扩展到处理多种数据模态如文本、图像、表格。这可能涉及使用多模态嵌入模型以及能够处理和融合来自不同来源的多模态信息的检索和生成组件。•核心概念超越纯文本处理更丰富的数据类型。•融合 RAG (例如Reciprocal Rank Fusion - RRF)•学习内容当使用多种检索方法例如基于稀疏向量的 BM25 和基于密集向量的相似性搜索或从多个知识源检索时如何有效地融合它们的排序结果以产生一个综合的、更优的排序列表。RRF 是一种常用的融合算法。•核心概念集各家之长提高检索的鲁棒性和覆盖面。•知识图谱 RAG•学习内容利用知识图谱 (Knowledge Graphs) 作为 RAG 的外部知识源。知识图谱以结构化的方式存储实体和关系可以进行更精确和多跳的推理检索。•核心概念结合结构化知识进行更深层次的理解和推理。•层级 RAG•学习内容利用文档或知识库中的层级结构如章节-小节-段落或类别-子类别来指导检索过程。例如先在高层级定位相关区域再在低层级进行精细检索。•核心概念利用结构信息缩小搜索范围提高效率和准确性。•纠正性检索增强生成 (Corrective RAG - CRAG)•学习内容一种旨在提高 RAG 鲁棒性的方法。它包含一个轻量级的检索评估器用于评估检索到的文档的总体质量。如果评估结果不佳系统会触发不同的知识检索策略如网页搜索或使用检索到的知识进行自我纠正从而改善生成结果。•核心概念对检索结果进行评估和动态纠正。•基于强化学习的 RAG•学习内容使用强化学习 (Reinforcement Learning - RL) 来优化 RAG 系统的某些组件例如检索器 (retriever) 或生成器 (generator)。RL 代理可以通过与环境交互并接收奖励信号来学习最优策略。•核心概念通过试错学习来端到端地优化 RAG 系统。•结合知识图谱处理大数据的 RAG•学习内容专门探讨在拥有海量数据和复杂知识图谱的场景下如何设计和实现高效、可扩展的 RAG 系统。•核心概念RAG 在大规模数据和知识环境下的应用和挑战。阶段六评估与选择目标学习如何评估不同的 RAG 策略并为特定应用选择最佳方案。•最佳 RAG 发现器•学习内容评估 RAG 系统性能的指标如答案相关性、准确性、忠实度、上下文利用率等和评估框架如 RAGAS, ARES。它也可能提供一个比较不同 RAG 技术组合效果的实验流程。•核心概念理解如何量化 RAG 系统的表现并根据评估结果进行迭代优化。4. 学习tips•动手实践理论学习很重要但更重要的是亲自动手运行这些 Notebook 中的代码。尝试修改参数、替换数据、观察结果变化。•阅读相关论文对于 Notebook 中提到的高级技术如 Self-RAG, CRAG, HyDE查找并阅读相关的研究论文可以帮助你更深入地理解其背后的原理。•从小处着手从简单开始确保完全理解基础 RAG 的每个步骤然后再逐步学习更复杂的技术。•关注评估学习如何评估你的 RAG 系统。没有评估就无法知道哪种技术组合是最好的。•保持好奇RAG 领域发展迅速不断有新的技术和方法涌现。保持学习的热情关注最新的研究进展。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”