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创建商务站点的主要工作,企业网站内容是什么,重庆最新新闻发布会,网站建设具体流程图本文介绍RAG技术如何解决大模型幻觉问题#xff0c;详细阐述其核心组件#xff08;知识嵌入、检索器、生成器#xff09;及工作原理。系统介绍《大模型应用开发#xff1a;RAG实战课》一书内容框架#xff0c;包括系统构建、优化、评估和复杂范式。该书以实战…本文介绍RAG技术如何解决大模型幻觉问题详细阐述其核心组件知识嵌入、检索器、生成器及工作原理。系统介绍《大模型应用开发RAG实战课》一书内容框架包括系统构建、优化、评估和复杂范式。该书以实战为导向通过生动对话形式讲解技术适合初学者和专业人员学习提升大模型应用效能。Part.1RAG这么火你会用吗自从大模型技术走向市场以来“幻觉”现象总是对用户造成困扰而**RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成**技术正在成为解决这一难题的利器。国内众多科技大厂在实践RAG技术时都取得了阶段性的成果。蚂蚁集团采用RAG技术通过知识库分层构建、复杂文档处理、混合搜索策略和总结模型优化答案获取效率提高约20%。阿里云通过外挂知识库提供可靠知识优化知识检索与答案生成流程成功化解智能问答面临的幻觉、知识更新滞后、隐私数据泄露等挑战。哔哩哔哩运用大模型升级智能客服系统优化RAG链路和检索机制构建全面的领域知识库智能客服拦截率提升近30%。字节跳动充分发挥RAG和FineTuning微调两种建设思路利用大模型构建答疑机器人实现研发基建部门答疑值班。RAG这么厉害很多小伙伴撸起袖子就想一气呵成地干好但却没少碰壁一是发现其所涵盖的技术栈特别广泛二是实现过程中遇到技术难点后一筹莫展。难道要将AI所有的知识都学习一遍才能做好RAG吗其实不然只要**《大模型应用开发RAG实战课》**一书在手就能轻松搞定这本书不是简单地罗列操作过程而是帮助读者构建整个RAG技术栈的认知体系和底层架构这样一来无论什么样的RAG框架和模型读者都能从容实施游刃有余。▼点击下方即可购书我们先从探索RAG的技术核心开始为应用实践做好准备。Part.2RAG的核心RAG的核心功能就是它可以访问一个外部知识库或文档集从中检索与当前问题相关的片段将这些最新或特定领域的外部信息纳入“思考过程”然后再进行回答生成。这使得大模型在回答问题时不必依赖于其在训练过程中“记住”的知识以此有效降低“幻觉”。RAG使大模型能够“查阅资料”将静态的、受限于训练时间的语言模型转变为能够动态获取信息、实时扩展知识的智能体。对大模型的“闭卷考试”瞬间变成了“开卷考试”这种变化对大模型应用效果提升有着巨大潜力。RAG的核心组件包括知识嵌入、检索器和生成器。知识嵌入Knowledge Embedding将外部知识库的内容读取并拆分成块通过嵌入模型将文本或其他形式的知识转化为向量表示使其能够在高维语义空间中进行比较。这些嵌入向量捕捉了句子或段落的深层语义信息并被索引存储在向量数据库中以支持高效检索。检索器Retriever负责从外部知识库向量表示的存储中查找与用户输入相关的信息。检索器采用嵌入向量技术通过计算语义相似性快速匹配相关文档。常用的方法包括基于稀疏向量的BM25和基于密集向量的近似最近邻检索。生成器Generator利用检索器返回的相关信息生成上下文相关的答案。生成器通常基于大模型在内容生成过程中整合检索到的外部知识确保生成的结果既流畅又可信。为我们揭开RAG奥秘的本书作者黄佳是新加坡科研局首席研究员Lead Researcher前埃森哲新加坡公司资深顾问。入行20多年来他参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。黄佳还是一位积极的技术分享者他曾出版**《大模型应用开发动手做 AI Agent》《GPT 图解大模型是怎样构建的》**等多本畅销书。他的写作风格独特书中常以人物“咖哥”引发讨论通过对话来讲解技术理论与实践过程帮助读者轻松进入AI技术的世界。如今黄佳看到知识浪潮迅速增长众多技术人却迷失其中抓不住学习的重点。因此黄佳决定编写本书帮助技术人去除糟粕取其精华深入理解大模型应用开发的本质做好大模型时代的知识检索。了解RAG的核心知识之后我们现在可以跟着咖哥学习从理论到实践全盘掌握RAG技术了。Part.3跟着咖哥全盘掌握RAGRAG是大模型时代应用开发的一项伟大创新弥补了单纯靠参数记忆知识的不足使大模型在应对不断变化或高度专业化的问题时具有更强的适应性和灵活性。本书从RAG系统构建出发逐步深入系统优化、评估以及复杂范式的探究下面分为四个部分逐一详解。RAG系统构建这部分是RAG技术落地的第一步。在数据导入环节书中详细讲解了如何读取与解析多样化的文件格式包括TXT文本、CSV文件、网页文档、Markdown文件、PDF文件等还有借助Unstructured工具从图片中提取文字并导入。文本分块是影响检索精度与生成质量的关键步骤书中介绍了按固定字符数、递归、基于格式或语义等多种分块策略。针对信息嵌入介绍了从早期词嵌入到当下流行的OpenAI、Jina等现代嵌入模型详细说明了如何对嵌入模型进行微调。针对向量存储则介绍了Milvus、Weaviate等主流向量数据库以及选型时在索引类型、检索方式、多模态支持等多方面因素的考量为构建高效的向量存储系统提供依据。RAG系统优化优化是提升RAG系统性能的关键。在检索前处理中介绍查询构建如何实现Text-to-SQL等复杂转换查询翻译能将简单模糊的查询重写为精准表述查询路由则通过逻辑路由等方式将查询导向最合适的数据源。索引优化给出节点-句子滑动窗口检索、分层合并等实用方法提高检索效率。检索后处理涵盖RRF、Cross-Encoder等重排手段以及Contextual Compression Retriever等压缩技术这些手段和技术可以对检索结果执行校正操作。在响应生成阶段通过改进提示词、选择适配的大模型采用Self-RAG等优化方式提升生成内容的质量确保系统输出既准确又符合用户需求。RAG系统评估评估是度量RAG系统性能的重要手段。书中构建了全面的评估体系评估数据集为测试提供基础素材检索评估通过精确率、召回率等7种指标度量系统从知识库中获取相关信息的能力。响应评估基于n-gram匹配、语义相似性等3类指标判断生成回答的质量。该部分还介绍了RAGAS、TruLens等4种评估框架帮助读者从不同维度对RAG系统进行量化分析清晰了解系统在准确性、相关性、可靠性等方面的表现进而有针对性地进行改进。复杂RAG范式最后一部分是对RAG技术的前沿探索包括以下RAG范式GraphRAG整合知识图谱提升对复杂问题的处理能力上下文检索突破传统上下文限制的困境为用户提供更贴合语境的回答Modular RAG实现从固定流程到灵活架构的转变Agentic RAG引入自主代理驱动机制让系统具备更强的自主性和智能性Multi-Modal RAG实现多模态检索增强生成支持文本、图像、音频等多种信息融合。经过这四个部分的系统化学习读者将打下RAG的理论基础并掌握RAG实施的方法与工具大力提升大模型的工作效能。Part.4结语RAG实现了“模型的智力”与“人类知识宝库”的有机结合使得智能系统更加紧密地嵌入实际业务流程为用户提供始终符合时代、情境、专业要求的智慧服务。**《大模型应用开发RAG 实战课》**的适时推出为广大技术人打开了通往大模型应用开发的大门。本书的一大特点是内容完整、体系化从RAG技术的基本概念、在大模型应用开发技术演进路径中的位置讲起深入RAG系统的核心组件、执行流程再到系统构建的各个环节包括数据导入、文本分块、信息嵌入、向量存储等以及系统优化、评估和复杂范式的拓展形成了一套完整的知识体系。同时作者通过虚拟人物**“咖哥”“小冰”“小雪”**之间生动有趣的对话展开技术讨论以通俗易懂的语言讲解复杂的概念评价模型与技术工具的技术特点方便读者理解理论并掌握实践原则。▲精彩书摘本书的另一大特点是实战至上书中提供了丰富的实践指导内容在每个关键环节都给出详细的代码示例、工具使用方法和操作步骤读者可以将理论知识快速应用到实际项目中。无论是初学者想要快速搭建RAG系统还是有一定经验的专业人员想要致力于深入优化检索性能、探索新的AI系统架构都能从书中获取有价值的信息和实用的方法。如果热爱技术的读者们还不满足于只学会RAG技术那再介绍“咖哥”的四本书从机器学习、数据分析到GPT技术内幕、AI Agent实践助力读者进阶AI技术大咖。1《零基础学机器学习》▼点击下方即可购书本书详细介绍机器学习的基本概念和分类涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等。用清晰易懂的讲解让读者迅速搭建起机器学习的基础认知框架了解不同学习类型的差异与应用场景。对线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和k-means聚类等多种常见机器学习算法进行深入剖析。不仅给出详细的数学推导过程帮助读者理解算法背后的原理还搭配Python代码示例让读者直观地看到算法在实际项目中的实现方式。2《数据分析咖哥十话》▼点击下方即可购书本书以案例形式系统介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法围绕“数据分析”与“运营增长”两大要素展开。基础篇讲解数据分析技能进阶图谱、业务场景理解、数据采集与治理、清洗与可视化、核心方法和关键思维等基础知识。实践篇通过10个具体案例在获客、激活、留存、变现、自传播循环等核心运营环节进行数据分析实战。3《GPT图解大模型是怎样构建的》▼点击下方即可购书全书围绕自然语言处理NLP技术和大模型构建展开涵盖基础模型、关键技术、GPT系列模型等内容。首先介绍N-gram、词袋模型等基础模型帮助读者理解文本处理的基本方式。接着深入讲解Word2Vec、神经概率语言模型、循环神经网络等技术阐述词嵌入原理及其在文本生成和序列建模中的应用。然后重点介绍Seq2Seq架构、注意力机制和 Transformer 架构这些是现代大模型的关键技术。最后详细讲述从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4的技术演进以及ChatGPT基于人类反馈的强化学习和GPT-4 API的使用。4《大模型应用开发动手做AI Agent》▼点击下方即可购书本书从AI Agent的基本概念切入探讨其理解自然语言、执行任务的原理深入剖析Agent 的“大脑”大模型推理能力、感知力语言交互和多模态能力、行动力语言输出和工具使用等核心特性让读者对AI Agent有清晰的认知。书中设置7个实操项目涵盖自动化办公、多功能选择、推理与行动协同等。例如借助Assistants API和DALL・E3模型创作PPT实现自动化办公运用LangChain中的ReAct框架实现自动定价展现推理与行动的协同工作让读者在实践中提升开发能力。​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】**​