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wordpress子站点目录,app开发企业一般选择,网站建设推广ppt模板,asp 开发的大型网站在当前LLM#xff08;大型语言模型#xff09;的应用浪潮中#xff0c;检索增强生成#xff08;RAG#xff09;已成为相对成熟且应用最广的落地模式之一。但无论是从最初的Naive RAG演进到Advanced RAG#xff0c;还是最新的Agentic RAG#xff0c;其核心都离不开一个关…在当前LLM大型语言模型的应用浪潮中检索增强生成RAG已成为相对成熟且应用最广的落地模式之一。但无论是从最初的Naive RAG演进到Advanced RAG还是最新的Agentic RAG其核心都离不开一个关键底座知识库管理系统。对于面向落地应用RAG的产品经理和工程化技术人员而言如果只是停留在对LLM能力或RAG流程的表面理解很难在真实复杂的业务场景中建立起高效、稳定的智能咨询系统。笔者结合项目落地经验以及对RAGFlow、Dify、AnythingLLM等主流知识库产品的使用实践从产品逻辑和技术架构层面将RAG知识库产品抽象提炼为清晰的三层架构进行一次系统性的解构分析。理解这三层架构及其核心组件是确保RAG系统在工程化实践中实现高精准度、高效率的技术基础接下来本文自底向上逐层展开介绍。注本文播客内容如下知识存储层RAG系统的地基存储结构知识存储层是整个RAG知识库系统的地基它必须能够应对RAG所需的三种核心数据类型和存储模式。结构化存储 (Structured Storage)结构化存储主要用来支撑文档和知识的列表管理记录知识的基本信息和系统级元数据如文档名、上传时间、所属业务等以及文档和知识分块之间的映射关系等。可选组件关系型数据库如MySQL、MariaDB、PostgreSQL等是主流选择。2. 向量库存储 (Vector Database Storage)这是RAG进行“检索”的核心支撑。知识库中所有经过向量化处理的知识分块都存储在这里用于执行相似度搜索。可选组件工业级向量库如Milvus、ChromaDB、Weaviate兼容倒排索引的ElasticSearch、以及轻量级的Faiss等。3. 对象存储 (Object Storage)对象存储用于安全、可靠地存储用户上传的原始文档如PDF、PPT、DOC等以便在检索后能够支撑用户查看原文进行事实核验和信息溯源。可选组件MinIO、Ceph、OSS阿里云、S3AWS等。工程洞察RAG知识库的架构复杂性在于它并非单一数据库系统而是必须协同工作的三种存储模式的集合。确保这三种存储之间的数据一致性和高可用性是工程团队的首要挑战。知识处理层从原始文档到向量分块的“炼丹炉”知识处理层是RAG系统进行“知识提炼”的核心引擎。它决定了知识分块Chunk的质量直接影响最终的检索召回率和精准度。文件解析与OCR识别RAG系统首先需要处理各种格式的文档如PDF、PPT、DOC。文件解析器负责将这些复杂格式转化为Markdown等易于处理的文本内容。如果文档中含有图片或扫描件则需要调用OCR光学字符识别模型进行文字识别。可选组件文件解析器包括MinerU、DeepDoc、DifyExtractor等。OCR识别模型可选择PaddleOCR、RapidOCR等。2. 分块切分Chunking策略的深度博弈分块切分是RAG工程化中的核心难点它决定了知识的粒度。如果分块太小信息上下文丢失分块太大向量化精度下降。当前业界的分块算法已从简单的固定长度切分发展到更高级的策略结构化切分按特殊字符、标题样式、章节目录、段落等进行切分保留了文档的结构信息。语义切分基于语义关联度进行动态切分确保每个分块内部语义的完整性。**工程洞察**优秀的知识库产品如RAGFlow都会允许用户对Chunking策略进行精细化调整以适应不同业务文档如代码、财报、法律文件的特点详见《RAGFlow切片方法深度实测Manual/Book/Laws等对比分析》这篇文章。3. 向量化处理切分好的知识分块需要被转化为高维向量语义才能被向量库存储和检索。向量模型Embedding Model的选择直接决定了语义理解的深度和检索的有效性。可选模型当前主流的高性能模型包括BGE-M3、Qwen3-Embedding等。知识管理与检索层从知识收录到输出的业务闭环最上层的知识管理与检索层是用户直接交互和工程运营的界面它承担着从知识收录到知识输出的业务闭环。知识管理从上传到“打标”的知识收录过程知识管理功能涵盖了文件上传、解析、分块等过程。但对于追求高精准度的工程项目而言知识打标Metadata Tagging是PM和工程师必须深度关注的重点。如我们在上篇文章《知识打标和元数据维护》中所述纯粹依赖向量语义相似度的检索容易在大型知识库中造成结果泛滥。通过在知识管理层引入元数据Metadata可以标记知识的“业务领域”“时间范围”“适用对象”等可以实现对知识的结构化管理和定向检索。另外在解析、分块、打标等技术措施之上要保障知识的质量还需要做好知识的运营管理详见《RAG准确率上不去别只关注技术》这篇文章内容。2. 知识检索混合检索的必然趋势知识检索是RAG的最终输出环节。虽然语义检索是RAG的核心但纯语义检索在面对术语、ID或新名词时往往表现不佳。因此成熟的RAG知识库系统必须支持更多的检索模式全文检索Full-text Retrieval 依靠倒排索引解决关键词的精确匹配问题。混合检索Hybrid Retrieval 将语义检索与全文检索结合平衡召回率和精准度。工程洞察在混合检索的基础上通常要进一步通过“元数据筛选”的方式大幅度减少了待检索的分块数量在牺牲少量召回率的基础上极大地提升了最终结果的精准率Precision。这在工程实践中是高价值的取舍。总结系统性认知是RAG落地的基石RAG技术已经度过了“能用”阶段正在迈向“用好”阶段。对于面向落地应用的PM和工程技术人员而言必须跳出对LLM本身的迷恋转向对知识库这一关键底座的系统性认知。本文梳理三层架构图知识存储、知识处理、知识管理与检索绝不是简单地堆叠技术组件而是帮助读者在这三层架构的每个环节都做出精细化的工程设计和产品选择希望对您构建真正具备商业价值、能稳定运行的智能咨询和内容生成类AI系统有所帮助。本文总结结合项目落地经验以及对RAGFlow、Dify、AnythingLLM等主流知识库产品的使用实践从产品逻辑和技术架构层面将RAG知识库产品抽象提炼为清晰的三层架构进行一次系统性的解构分析。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”