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做网站备案成功后怎么办,代做吧机械网站,网页设计工资统计,flash网站标题和网址这是一篇写给传统后端 / 平台工程师的真实转型教材#xff0c;不讲概念秀#xff0c;不画 PPT 架构图#xff0c;而是把一个企业级 AI 系统从 0 到 1 的真实工程问题、关键决策和坑一次讲清楚。如果你正在考虑从传统开发转向 AI 工程 / RAG / Agent#xff0c;这篇文章可以…这是一篇写给传统后端 / 平台工程师的真实转型教材不讲概念秀不画 PPT 架构图而是把一个企业级 AI 系统从 0 到 1 的真实工程问题、关键决策和坑一次讲清楚。如果你正在考虑从传统开发转向AI 工程 / RAG / Agent这篇文章可以当作你的路线图。一、真实场景为什么“全文检索 LLM”不够用假设你在 Google 内部有大量JiraIssue、Comment、附件Confluence设计文档、技术规范、流程手册目前大多数公司的现状是只能关键词全文检索找到一堆文档需要人自己读于是你会自然想到能不能把这些内部文档“喂”给大模型让它像资深员工一样回答问题这正是RAGRetrieval-Augmented Generation要解决的问题。二、RAG 是什么一句话讲清楚RAG 检索 大模型生成但关键不在“生成”而在如何把“企业私有知识”安全、可控、准确地提供给 LLM标准企业级 RAG 架构如下Jira / ConfluenceGoogle 内部 ↓API / Webhook 文档抽取 清洗 ↓ Chunk Embedding ↓ 向量数据库 ↓ RAG APIFastAPI ↓ Chat / Slack / Web UI接下来我们逐层拆解。三、文档抽取 清洗AI 工程的第一道门槛1️⃣ 文档不是“文本”而是脏数据以 Jira Issue 为例HTML / 富文本表格、代码块评论时间线附件 PDF / DOC第一步不是 AI而是 ETL。你要做的事情包括HTML → 纯文本去除无意义模板内容保留结构标题、列表、代码拆分 Comment、正文、附件这是纯工程问题而不是模型问题。四、什么是 Chunk为什么必须切问题本质LLM 有上下文长度限制向量模型对“过长文本”效果变差Chunk 的定义Chunk 一小段语义完整、长度可控的文本片段典型规则300800 tokens按段落 / 标题切保留前后语义连续性例如Chunk 1背景说明Chunk 2具体操作步骤Chunk 3注意事项五、Embedding 是什么Vector 从哪来1️⃣ Embedding 本质Embedding 把一段文本映射到一个高维向量空间vector embedding_model.encode(How to assign roles in Google internal system)这个vector是一串浮点数表示“语义位置”用于计算相似度2️⃣ 非常重要的工程铁律文档写入向量库用的 Embedding 模型 用户查询时用的 Embedding 模型必须完全一致否则相似度不可比检索直接失效⚠️ 但注意Embedding 模型 ≠ LLMEmbedding 可以本地部署LLM 可以用云端这是企业隐私方案的关键。六、向量数据库是什么和关系型数据库有什么本质区别向量数据库存什么每一条记录不是一行 SQL而是{ id: JIRA-123-2, vector: [0.12, -0.83, ...], payload: { text: Assign user roles via internal console, doc_id: JIRA-123, chunk_index: 2, source: jira, project: Google, permission: INTERNAL_ONLY, url: https://jira.google/... }}和关系型数据库的区别对比项向量数据库关系型数据库查询方式相似度精确匹配主键语义距离ID用途语义搜索事务处理常见产品QdrantMilvusWeaviate七、MetadataRAG 成败的隐藏关键Metadata 是 Chunk 的“身份证”它不是模型生成的而是开发者主动从原始文档中选字段组装成 JSON典型字段包括doc_id溯源project过滤permission权限url回跳如果 metadata 设计不好无法做权限控制无法多租户无法产品化八、多路召回为什么只做一次向量搜索不够单路召回的问题正文没命中关键信息在标题或 Summary多路召回的工程解法问题 ├─ 正文向量检索top_k8 ├─ 标题向量检索top_k5 ├─ 关键词检索倒排 └─ 规则命中项目 / 类型 ↓ 合并 去重 ↓ 排序去重规则通常是unique_key doc_id chunk_index九、为什么“只传部分 Chunk 给云 LLM”不会胡说八道关键在 Prompt 设计你是 Google 内部知识助手。你只能基于以下提供的文档内容回答。如果信息不足请明确说明“文档中未找到相关信息”。同时提高召回率多路召回合并相邻 Chunk这是一种“控制上下文而不是暴露全量数据”的工程策略。十、真实公司用什么语言做这些现实情况是混合架构模块常见语言文档抽取 / EmbeddingPythonRAG APIPythonFastAPI权限 / 网关Java / Go企业插件Java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”