昆明企业建站程序网站建设方案协议书

昆明企业建站程序,网站建设方案协议书,宁波网站推广人,佛山网站建设维护同样是做 RAG#xff0c;有些人效果显著#xff0c;有些人却表现不佳#xff0c;这很可能与所采用的分块策略有关。 所谓分块策略#xff0c;是指将一个大文本切割为“小块”的策略。这些“小块”可以是段落、句子、词组或受token限制的片段。好的分块策略具有极强的内聚性…同样是做 RAG有些人效果显著有些人却表现不佳这很可能与所采用的分块策略有关。所谓分块策略是指将一个大文本切割为“小块”的策略。这些“小块”可以是段落、句子、词组或受token限制的片段。好的分块策略具有极强的内聚性和语义上下文完整性能够在很大程度上优化索引增强生成RAG的性能。既然分块策略如此重要那么我们有必要了解一下常见的分块策略。1.固定大小分块策略图1根据预先定义的字符数或token数将文本进行切分在切分中为了保留各块间关系快之间会保留一些重叠部分。图2这种切分方法的优势包括实现简单处理速度快不依赖复杂模型缺点包括可能破坏语义完整性。2.语义分块策略图3根据文本的语义相似度进行切分确保每个切分块内主题高度相关。例如一句一句地进行Embedding后然后逐句计算当前句子与下一句的Emdedding相似度相似度低于某个阈值时进行切分。这种切分方法的优点是每个切分块内的语句在逻辑上都很连贯相关性强特别适合处理主题跳跃较多的文档缺点是计算成本高处理速度较慢。3.基于递归分块策略图4从大到小拆分满足限制条件停止。例如先按照段落拆分如果段落长度大于token限制再将该段落按照句子拆分如果句子长度依然大于token限制直接以token限制为固定长度拆分句子。这种拆分方式的优点包括尽可能保留高级别的语义结构段落-句子-片段)适应性强缺点是实现较复杂性能开销高于纯固定大小分块。4.基于文档的分块策略图5利用文档本身的元数据和结构信息如标题层级、表格、图片说明等进行切分。例如将一个一级标题下的所有内容作为一个拆分块或者将每个表格作为一个拆分块。这种拆分方式的优点包括完美贴合特定类型文档如法律合同、学术论文、报告的逻辑结构信息组织性强缺点包括高度依赖文档的结构性也就是说对于普通文档适用性不强。5.智能体分块策略图6根据Agent将要执行的具体任务来决定如何分块。Agent会先理解自己要执行的任务然后自适应地从文档中提取和组织最相关的信息块。例如任务是“总结”那么可能提取关键论点任务是“回答特定问题”则可能精准定位相关证据。这种切分方式的优点包括灵活性和针对性极高能最大化任务效果缺点包括实现复杂通常需要强大的规划和推理能力目前还不普及。6.基于句子的分块策略类似2图7将文本切分成完整的句子确保每个切分块都包含一个或多个完整的上下文。例如使用NLP工具如NLTKSpaCy识别句子边界然后将几个连续的句子组合成一个切分块。这种切分方式的优点包括保证了基本的语义单元完整避免了“半句话”问题缺点包括句子长度差异可能导致切分块大小不均匀多个句子组合时仍需要确定最佳组合策略这个组合策略确定起来不容易。7.基于段落的分块策略图8通过提示符截取将整个文本划分成多个段落比较适合结构清晰的文档例如保险条款、法律、论文等。这种切分方式的优点包括自然分段语义完整缺点包括段落长度不一可能超过token长度限制。上面介绍了这么多切分方式那么选择哪个呢推荐段落分块-句子分块-递归分块-语义分块。分块阈值如何确定经验值大小为5121024块之间的重叠率为10%15%。最后多使用递归分块和句子分块语义分块还不太靠谱。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。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】