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用asp.net做的网站,南京各区房价一览表,wordpress 主题源码,制作免费网页教程RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术的核心价值#xff0c;在于通过“检索生成”的双环节协同#xff0c;从根源上缓解大语言模型的“AI幻觉”痛点。其核心逻辑是先将目标文档进行分块处理#xff0c;通过嵌入模型转化为向量后存入向量数据库#xff1b;当用户发起…RAG检索增强生成技术的核心价值在于通过“检索生成”的双环节协同从根源上缓解大语言模型的“AI幻觉”痛点。其核心逻辑是先将目标文档进行分块处理通过嵌入模型转化为向量后存入向量数据库当用户发起提问时系统先从数据库中检索最相关的资料片段再基于这些真实可信的资料生成精准回答。对于程序员和AI学习者而言RAG尤其适配信息高频更新、涉及企业私有数据或对答案准确性要求极高的场景堪称AI系统连接私有数据的“关键桥梁”完美解决了大模型知识时效性滞后、信息来源不可追溯两大商业应用核心难题。1、RAG 是什么如果把 AI 比作一个学生普通大模型是死记硬背的“学霸”而 RAG 则更像是是懂得查资料的“图书管理员”“学霸”大多数时候能回答你的问题但内容细节模糊出处缺失“图书管理员”则会先去翻官方手册再用书里的内容回答问题。RAG 把 检索 和 生成 两个环节结合在了一起检索先去“图书馆”里找最相关的资料。生成再利用找到的资料生成准确、有根据的回答。举个例子问普通 AI“公司休假政策是怎样的”它可能回答“很多公司提供 2-3 周带薪假”。问 RAG 系统它会先检索到公司员工手册然后回答“根据手册入职第一年有 15 天年假满三年后增加到 20 天。” —— 有理有据靠谱得多。这就是 RAG 的魅力它不再只依赖于训练时期的旧知识而是能实时、精准地获取外部的、最新的、甚至私有的文档来生成回复。2、RAG 是如何工作的RAG 的运作可以分为 数据文档准备 和 查询处理 两个阶段使得整个系统既高效又可扩展。阶段一数据文档准备它会经历下面 3 个步骤分块Chunking系统将你的所有文档PDF、数据库等先提取为纯文本然后拆分成小块通常是500-1000词。嵌入Embedding这是最核心的一步系统使用嵌入模型将这些文本块转换为数值向量。为什么这一步如此关键因为“嵌入”这解决了“词汇不匹配”的难题。比如用户问“电脑无法启动”而文档里写着“系统启动失败”。传统的关键词搜索会失败但 RAG 通过语义文本的真实含义匹配发现这两个句子的向量距离很近因此是相关的。存储这些向量被存入专门的向量数据库用于快速进行相似性搜索。阶段二查询处理当用户提出问题时会经历下面几个过程向量查询用户的提问例如“退款政策是什么”也会被同一模型转换为一个查询向量。相似性搜索系统在向量数据库中进行相似性搜索快速找到与查询向量最接近的3到10个相关文本块。增强提示系统将用户的原始问题与检索到的相关文本块一起打包形成一个“增强后的提示词”发送给大型语言模型LLM例如GPT、Gemini、Claude。生成回复LLM根据这个“有背景、有上下文”的提示词生成一个准确、具体的回应。引用来源实现了透明度和可审计性。3、何时需要 RAG并不是所有问题都需要 RAG。比如“牛顿为什么会被苹果砸到”这种常识直接问大语言模型就行但在一些场景里RAG 就成了必需品信息经常变动例如产品价格、库存、最新新闻。涉及私密或专有数据比如企业内部文档、客户资料。必须确保准确性法律、医疗、金融等行业不能“胡编乱造”。数据来源可查RAG 能告诉你答案来自哪一页文档有明确的数据来源。4、小结RAG 有效地解决了 LLM 在商业应用中的两大挑战知识时效性和信息来源可信度。通过将语义搜索的精准与 LLM 的生成能力相结合RAG 为 AI 系统提供了连接企业私有数据的“超能力”。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取