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做微信文章的网站,付费软件免费拿,长岭建设局网站,衡水网站建设推广文章阐述了RAG系统中文档处理的关键性#xff0c;强调知识库构建的核心是提升系统性能而非遵循固定标准。针对不同类型数据#xff0c;应采用差异化处理策略#xff1a;结构化数据需提取元数据以便精确检索#xff1b;非结构化数据应分段处理#xff0c;保留内容增强生成强调知识库构建的核心是提升系统性能而非遵循固定标准。针对不同类型数据应采用差异化处理策略结构化数据需提取元数据以便精确检索非结构化数据应分段处理保留内容增强生成提取核心内容提高召回率。同时需进行文档清洗过滤无效数据和噪音确保知识库质量。最终处理方式应基于实际业务需求灵活调整而非机械照搬。知识库构建的核心在学习RAG的过程中任何人都无法避开的一个问题就是文档处理因为文档处理是RAG的根基没有文档处理RAG就是水中月镜中花但面对真实的业务场景很多人都不知道该怎么处理文档。在他们的观念中所谓的文档处理就是把文档拆分切片向量化入库即可但事实上这样的操作虽然没有什么错但在很大业务场景中好像并没什么用也就是说你感觉你好像什么都做了但事实上等于什么都没做因为没有什么效果。为什么会出现这种情况原因就在于很多人没有明白知识库的本质是什么建立RAG知识库的目的有两个一是对文档和数据进行统一管理二是在检索方面进行优化能够进行更加精准和高效的检索。而第二个作用才是知识库的本质作用毕竟知识库就是为大模型服务的怎么精确检索才是RAG的核心问题。因此在真实的业务场景中我们需要根据业务需求文档内容对文档进行适当的处理然后构建成合理结构的知识库系统只有这样才能进行更加准确的检索并实现高效的管理。如结构化数据最好是对数据进行元数据提取比如常用的查询字段不同维度的字段标识如部门地区等这样在检索时就可以使用这些字段进行快速且准确的检索。而对于非结构化数据我们要根据段落标题标点符号等多种方式对文档进行分段并且在分段之后保留其原有内容做增强生成而对文档的核心内容进行提取去除文档中的噪音和无关数据用来做精确检索只有这样才能大大提升召回的准确率并且不影响生成逻辑。还有在对文档处理时我们首先要对文档进行清洗如过滤掉页眉页脚无效字符同时还需要适当丢弃部分内容。由于真实环境中文档来源的复杂性导致文档质量参差不齐因此很多文档中的内容可能只有部分有用而大部分都是无用数据因此可以选择丢弃掉这部分数据原因在于一个好的知识库应该知道什么应该要什么不应该要不要因为一颗老鼠屎坏了一锅汤。而这就是我们平常所说的脏数据脏数据的出现不但不会提升知识库的质量反而会拉低知识库的质量。当然最终的处理方式还要根据你自己的业务需求进行适当的调整而不是机械的照抄别人的处理流程最后好像所有流程都是对的但结果却往往不尽人意。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】