湖南企业网站制作公司联想用来网站开发笔记本

湖南企业网站制作公司,联想用来网站开发笔记本,莱芜金点子招聘网,深圳企业注销1. 什么是RAG#xff1f;为什么比纯生成模型更有优势#xff1f; RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;将检索系统#xff08;如向量数据库#xff09;与大语言模型#xff08;LLM#xff09;结合#xff0c;流程为#xff1a;用户提问 → 检索相…1.什么是RAG为什么比纯生成模型更有优势RAGRetrieval-Augmented Generation将检索系统如向量数据库与大语言模型LLM结合流程为用户提问 → 检索相关文档 → 将文档作为上下文输入LLM生成答案。优势✅ 解决LLM的知识幻觉和数据时效性问题✅ 降低模型微调成本动态更新知识库✅ 生成结果可追溯引用来源2.描述RAG的完整工作流程索引阶段Indexing:文档加载 → 文本分块Chunking→ 向量化Embedding→ 存储到向量数据库查询阶段Query:用户提问 → 向量化 → 检索Top-K相关文档 → 合并文档为上下文 → 输入Prompt模板 → LLM生成答案3.文本分块Chunking有哪些策略如何选择分块大小策略: 固定长度分块、按句子/段落分割、重叠窗口如256 token分块 32 token重叠选择依据✅ 文档类型法律文本需大块对话用小块✅ 模型上下文长度如GPT-4最大128K✅ 检索精度 vs 计算成本权衡4.如何选择Embedding模型开源模型BGE、text2vec商业APIOpenAI text-embedding-ada-002关键指标✅ MTEB榜单排名检索、聚类等任务✅ 多语言支持✅ Embedding维度常用768或1536维5.主流向量数据库对比Faiss vs Pinecone vs Milvus数据库特点适用场景Faiss本地运行高吞吐中小规模数据集Pinecone全托管服务自动扩缩容生产级云部署Milvus分布式架构支持多模态超大规模知识库6.如何提升RAG的召回率检索优化✅ 多查询扩展HyDE用LLM生成假设答案再检索✅ 混合检索向量搜索 关键词搜索BM25✅ 重排序Re-ranking用Cross-Encoder对Top-K结果精排嵌入优化✅ 微调Embedding模型适配领域数据7.RAG的答案不准如何排查按流程逐层排查1️⃣检索模块检查召回文档的相关性MRR指标2️⃣生成模块验证Prompt设计是否清晰传递上下文3️⃣分块策略查看分块是否割裂关键信息4️⃣Embedding模型领域数据是否分布偏移8.如何解决长上下文中的“中间丢失”问题策略1Map-Reduce分别处理各分块再汇总策略2Sentence Window Retrieval✅ 检索时返回目标句子的前后扩展窗口策略3Auto-merging Retrieval动态合并相关分块9.RAG如何与微调Fine-tuning结合两阶段方案用检索数据训练适配器如LoRA推理时在Prompt中注入检索结果代表技术✅ RAFT检索增强的微调✅ REALM联合训练检索器和生成器10.设计一个支持多源知识库的RAG系统核心组件class MultiSourceRAG: def __init__(self): self.dbs { # 多数据库路由 manual: faiss_index1, api_docs: pinecone_index2 } def retrieve(self, query, source): # 根据来源选择DB → 检索 → 重排序 def generate(self, query, context): # 动态Prompt模板f参考{source}文档{context}\n回答优化点:✅ 各知识库独立Embedding模型✅ 缓存高频查询结果11.RAG的评估指标有哪些指标含义Hit Rate K前K个结果中包含正确答案的比率MRR平均倒数排名正确答案排名的倒数的平均值NDCG考虑排序位置的加权相关性得分FaithfulnessLLM生成内容是否忠实于检索到的上下文普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你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‌02适学人群应届毕业生‌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‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发