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网站更新内容,做网站流行的,网站开发汇报ppt模板,怎么创办网站现在几个大模型研发企业都提供了知识库功能#xff0c;允许用户在创建 Agent 时#xff0c;上传一些文档#xff0c;Agent 在问答过程中会优先从知识库中提取答案#xff0c;或者说会在既有回复的基础上参考知识库的内容来生成回答。 有些同学可能发现了#xff0c;不少使…现在几个大模型研发企业都提供了知识库功能允许用户在创建 Agent 时上传一些文档Agent 在问答过程中会优先从知识库中提取答案或者说会在既有回复的基础上参考知识库的内容来生成回答。有些同学可能发现了不少使用大模型的企业没有直接使用大模型官方提供的知识库系统而是自建了一套知识库系统他们为什么要这么做呢这个知识库系统又是如何实现的呢同时很多人经常提到的 RAG 又跟知识库有什么关系呢几个术语在正式介绍之前先介绍几个概念• 自然语言就是我们人类交流的语言文字包括中文、英语、数字等• LLM全称 Large Languare Model大语言模型也就是我们常说的大模型RAGRAG 全称是 Retrieval-Augmented Generation中文意思是检索增强生成它是一种通过预检索来增强大模型生成能力的技术。当LLM需要回答一个问题或生成文本时如果仅仅依赖它自身在训练时学到的、可能过时或不够具体的内置知识生成的回复可能过时或者不包含最新的结果。如果我们把问题发送给大模型之前先从一个外部知识库如文档、数据库、网页等中检索出与当前问题最相关的信息片段然后将这些检索到的信息片段作为“上下文”连同用户的原始问题一起输入给LLM这样让LLM就能基于这些最新的、具体的上下文信息来生成更准确、更相关、更少“幻觉”的回答这就是 RAG 技术。此时的 RAG 使用知识库来增强大模型生成能力。RAG 能给大模型带来什么等同于为什么需要知识库•克服知识截止大模型训练数据有截止日期不知道之后发生的事情如新闻、最新研究。RAG 可以通过知识库补充专业领域知识和通过网页搜索补充最新信息。•接入专有/私有知识模型无法访问公司内部文档、个人笔记等私有信息。RAG 可以将这些知识库整合进来。•提高事实准确性减少幻觉让模型基于检索到的可靠证据生成答案而不是凭空捏造。•增强领域专业性在特定领域如法律、医疗、特定产品支持使用该领域的专业文档作为知识库提升回答的专业性。•提供来源引用可以追踪答案来源于哪个文档片段增加可信度和可验证性。下面是一个用 RAG 增强后的大模型回复用户的流程。搭建私有知识库系统如何把知识库应用到大模型如果是个人或者微小企业如果是个人或者微小企业认为自己的知识库数据不算太机密那么可以直接使用各大大语言模型企业提供的配套知识库系统把自己的文档上传到对应系统即可大模型企业会自动把文档转成知识库向量集合。比如我们把文档上传到 Coze、元器、chatgpt 等平台。如果是中大型企业如果是中大型企业知识库数据相对私密这时就需要自建知识库系统自行实现把文档集合分段经过向量嵌入式模型把所有文档转换成向量这这个过程。同时还需要修改大模型 api 的调用逻辑在调用 大模型 api 之前把用户输入的文本在自建的知识库中查找把查找后的结果连同用户原始输入同时发送到大模型大模型的返回结果直接返回给用户。使用LangChain流程控制比如上图中的检索系统 或LlamaIndex向量数据库的索引构建方便快速检索 可大幅加速 RAG 系统开发它们封装了文档加载、分割、嵌入、检索、提示构造等流程。向量数据库可以使用云数据库比如Milvus/ChromaDB(开源易用) 或腾讯云 VectorDB/阿里云 OpenSearch(云服务省运维)。问题问能不能把向量数据库直接替换成 ES不能因为ES 主要依赖词频统计和精确/模糊字符串匹配对于语义相同但因无共同关键词的文本ES 可能完全检索不到。比如“如何照料喵星人”和“家猫护理技巧”而向量库依赖语义空间中的几何关系把“喵星人”和“家猫”通过预训练好的嵌入模型转换为向量后它们的向量在语义空间中位置非常接近一般是用欧式距离或者余弦距离来比较向量之间的远近或者相似度。即使字面不同也能被高相关性检索出来。问知识库的数据也未必是最新的如何保证增强后的大模型能生成最新的内容接入 MCP 网页搜索功能在把问题发送给大模型之前不仅从知识库找到关联内容还利用网页搜索 MCP 能力找到最新的咨询信息然后把用户原始输入、知识库查找结果和网页查找结果同时发送给大模型这样大模型就能生成准确且实时性高的回复了。此时的 RAG 使用知识库和MCP 网页搜索能力来增强大模型生成能力。问LangChain 跟 Coze/Dify 的工作流有什么区别• LangChain就像提供了一系列强大的预制建筑模块砖头、钢筋、水泥配方和建筑手册设计模式。它非常灵活你可以用它盖出各种房子。LangChain是一款 LLM 编排、集成数据流和工具的框架技术主要面向企业或者开发人员• Coze/Dify等平台的工作流主要面向普通用户底层同样实现了 LLM 编排和相关数据流工具的集成实现思路或许跟 LangChain 有相似之处但是 Coze/Dify 提供了友好的前端交互用户可以通过简单的拖拽节点构建自己想要的应用。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”