酒店网站建设与设计公司亚马逊代运营

酒店网站建设与设计公司,亚马逊代运营,网站一级导航怎么做,网站连接数据库失败2024 年底的时候#xff0c;行业里有一种很流行的声音#xff0c;认为随着大模型上下文窗口突破百万级甚至无限长#xff0c;RAG这种“打补丁”的技术很快就会被淘汰。 现在站在 2025 年回头看#xff0c;这个预测显然失效了。RAG 并没有因为长上下文的普及而消失#xf…2024 年底的时候行业里有一种很流行的声音认为随着大模型上下文窗口突破百万级甚至无限长RAG这种“打补丁”的技术很快就会被淘汰。现在站在 2025 年回头看这个预测显然失效了。RAG 并没有因为长上下文的普及而消失反而在企业级应用中变得更加厚重和底层。Shopify CEO Tobias Lütke 在今年年中提到一个词——“Context Engineering上下文工程”精准概括了这一年的范式转变我们从关注“怎么提问Prompting”彻底转向了关注“喂什么信息Context”。如果你仔细观察今年中大型企业 AI 落地的架构会发现 RAG 已经从一个简单的“外挂知识库”演进成了一套负责数据治理、索引、编译和供给的复杂系统。这背后其实是行业对成本、性能和效果三者平衡的重新认知。一、 认知修正长上下文是 RAG 的下游而非替代品今年上半年很多企业尝试直接把整本手册扔进一百万 token 的窗口里结果往往不尽如人意。除了显而易见的推理成本非线性增长和延迟问题外技术障碍还是“中间迷失Lost in the Middle”效应。模型在处理过长且未经过滤的信息时注意力会被稀释推理能力反而下降。所以2025 年的工程实践达成了一个共识检索前置长文后置。RAG 的任务不再是给模型喂“一句答案”而是负责清洗和筛选出几千到几万 token 的高质量“相关上下文”。长上下文窗口的价值在于它允许 RAG 的召回粒度变粗允许我们把更完整的文档片段、甚至相关的前后文逻辑块一次性塞给模型而不是像以前那样只能塞几个支离破碎的切片。这直接催生了“上下文工程”的挑战如何解决存储与呈现的矛盾现在的解决方案是将两者严格分离存储层Session全量保存所有的交互数据、原始文档和日志这是“数据仓库”。呈现层Working Context这是经过计算后精选呈现给 LLM 的信息追求极高的信噪比。检索层Memory作为中间件按需从长期存储中提取信息填充到呈现层。Context 不是静态的模板而是运行时基于存储层动态编译出的产物。二、 架构重构搜索与阅读的解耦传统的 RAG 系统一直有个死结切片Chunk切小了语义匹配准但模型读不懂切片切大了内容完整但噪音大。今年的解决方案非常务实即把“找线索”和“读内容”拆开。我们在 RAGFlow 等前沿系统中看到了TreeRAG逻辑的落地写入时利用 LLM 预处理生成树状摘要结构。检索时先用最小粒度关键词/小切片精准定位一旦定位再顺着树状结构抓取父节点和兄弟节点动态拼装成逻辑完整的上下文块。这意味着重心的前移关注点从向量数据库转移到了数据注入管道Ingestion Pipeline/PTI。这个环节不再是简单的 OCR而是包含语义分析、元数据提取的复杂 ETL 流程。同时在呈现层Context Caching上下文缓存成为了标配优化。我们将静态的系统指令、工具定义Tool Definitions和长期知识放在 Prompt 的头部Prefix让这部分计算结果驻留在GPU显存中。这不仅降低了成本更解决了延迟问题——KV-Cache 命中率已成为衡量 Agent 系统工程质量的指标。三、 RAG 的形态演进从被动查询到主动推理在 Agent 时代RAG 本身的定义也在发生剧变它正在向三个方向深度演进1. 从生成到推理Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)传统的 RAG 是线性的检索 - 生成。而 RAR 是闭环的检索 - 推理 - 再检索 - 再推理。模型不再是被动接收信息而是会主动判断当前信息是否缺失。如果不够它会发起新的查询甚至修正查询方向。这让 RAG 从一个“开卷考试的作弊条”变成了一个“研究员的思考过程”。2. 主动化的 Agentic RAGRAG 不再是一个静态模块而是具备了 Agent 的特性Agentic。自主决策Agent 自己决定何时需要检索而不是每句话都去查库。策略选择面对不同问题智能选择是查向量库、查关键词还是调用外部搜索工具。质量评估Agent 会“读”检索回来的内容评估其是否有用如果质量差它会调整策略重试。3. 有机融合的 Memory-Augmented RAG记忆Memory不再是独立组件而是 RAG 的一种特殊形态。2025 年的系统强调三种记忆的协同短期记忆当前的 Working Context。情节式记忆用户的历史交互记录通过向量检索召回。语义记忆提炼出的长期知识总结。RAG 成为了整个记忆系统的有机组成部分而非孤立的检索模块。四、 角色演进Agent 的“全能依仗”这时候RAG 的角色发生了质的变化。它不再局限于检索文档而是变成了一个通用的上下文引擎Context Engine负责管理 Agent 运行所需的数据。除了知识和记忆今年最大的痛点是工具检索Tool Retrieval。当企业内部通过 MCP 协议封装了上千个 API 时 Prompt 塞不下所有工具定义。系统必须先“检索”出当前任务可能需要用到的 Top-3 工具。在这里工具定义Tool Definition本身也成为了上下文工程的一部分。它被视为 Agent 与操作空间的一份“契约”不仅要描述功能更要优化 Token 效率。好的工具定义能通过精炼的描述鼓励 Agent 产生高效的行为而这正是 Context Engine 需要管理的资产。五、 总结2025 年的 RAG 技术其实变得更“无聊”了但这恰恰是技术成熟的标志。它不再追求花哨的概念而是专注于解决数据清洗ETL、索引结构Tree/Graph、KV-Cache 优化和多源数据混合检索的工程难题。对于企业来说构建一个强大的 Context Engine把私有数据治理好、索引好并能以标准化的接口提供给上层的各种 Agent这才是 AI 时代最稳固的基础设施。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。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】