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虹口基础微网站开发,成都建网站,客户管理软件排行,广州建设网站服务RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术通过结合外部知识库和实时检索#xff0c;有效提升大模型问答的准确率#xff0c;解决幻觉和实效性问题。文章详细介绍了RAG的三大核心步骤#xff1a;检索、增强、生成#xff0c;以及主流的RAG算法#xff0c;包括RAG Embed…RAG检索增强生成技术通过结合外部知识库和实时检索有效提升大模型问答的准确率解决幻觉和实效性问题。文章详细介绍了RAG的三大核心步骤检索、增强、生成以及主流的RAG算法包括RAG Embedding、RAG Index和RAG Reranker。这些算法利用向量表示和索引技术实现高效的多模态知识检索和排序让大模型能够像“开卷考试”一样实时查找知识库中的相关资料。对于想要学习大模型知识增强技术的程序员和小白来说本文提供了宝贵的入门知识和实践指导。RAG是什么RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成通过为大模型接入外部知识库将传统生成式大模型与实时检索技术相结合为大模型补充来自外部的相关数据和上下文提升大模型问答准确率解决大模型幻觉和实效性问题。检索根据用户的输入从外部知识库中检索出相关的信息这一步通常是把多模态数据表示成向量通过向量检索得到最相关的信息。增强将用户的查询内容跟检索到的相关知识一起放到提示词模板里。生成将经过检索增强的提示词输入到大模型中通过大模型推理得到最终的输出结果。RAG技术的本质是让大模型参加「开卷考试」通过RAG查找知识库中相关资料从而解决大模型没有学过的问题。主流RAG算法1、RAG Embedding文档经过切分得到文本块每一段文本通过Embedding模型进行特征提取得到每个文本块的向量表达最后将这些向量存储到知识库里这个过程叫做RAG Embedding。不仅文档可以转换成向量图像、视频、语音等多模态数据也可以转换成向量。通过将不同模态的数据都映射到统一向量空间以实现多模态知识的互联互通。业界主流的Embedding模型包括BGE、Sentence-BERT、text2vec等。这些模型的共同特点是都由Transformer结构组成。2、RAG Index当接到用户的查询请求时通过RAG Embedding将用户的查询请求转换成向量然后将这个向量与知识库中的向量进行比对从知识库中找到与查询向量最相似的一组向量。然而在实际业务中知识库中有数千万甚至上亿条向量如果将查询向量和知识库中的向量进行逐一比对向量检索的计算量会非常大无法满足时效性要求。因此业界的主流方案是在向量的底库上构建一个高性能的向量索引检索时基于向量索引快速查询到对应的向量从而大幅减少向量检索的计算开销这个建立向量索引的过程叫RAG Index。业界主流的向量索引包括HNSW图索引和IVFPQ索引。HNSWHierarchical Navigable Small World分层导航小世界图HNSW通过分层导航小世界图实现搜索优化。每一层的节点通过边连接表示节点间的接近程度。上层图用于快速跳跃底层图则进行精细搜索。搜索过程包括以下步骤从顶层的入口点开始利用贪婪搜索找到与查询向量最近的节点。达到局部最优后跳转到下一层并重复搜索。在最底层完成最终的精细搜索返回最近邻结果。IVF_PQ Inverted File with Product QuantizationIVF 就像在一本书中创建索引。 你不用扫描每一页或者在我们的情况下每一个向量而是在索引中查找特定的关键词群组从而快速找到相关的页面向量。IVFPQ 中包含了两个关键概念倒排索引Inverted File 这是一种数据结构用于加速搜索。对于每个特征向量倒排索引存储了包含该特征向量的数据的列表这使得在查询时可以快速定位包含相似特征的数据。乘积量化Product Quantization 这是一种降维和量化的技术。在数据检索中通常使用很高维度的特征向量来描述数据。乘积量化通过将这些高维向量分解成较小的子向量并对每个子向量进行独立的量化从而减少了存储和计算的复杂性。这有助于加快检索速度。3、RAG Reranker在向量检索完成后RAG Reranker会对检索到的结果进行重排序。重排序分为逐点重排Pointwise Reranking和列表重排Listwise Reranking。逐点重排是“给每篇文章单独打分”列表重排是“看完所有文章再直接排名次”。Pointwise是工业界RAG主流追求高效稳定Listwise是高精度检索进阶方案追求排序质量适合搜索与专业场景。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多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】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】