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广告公司网站制作,论坛推广软件,找人做网站需要注意什么问题,如何让客户做网站RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09;是一种人工智能框架#xff0c;旨在利用大语言模型#xff08;LLM#xff09;进行跨外部知识源的自然语言查询。RAG的核心思想是通过“外挂知识库”的方式给大模型提供更可靠的知识来抑制…RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种人工智能框架旨在利用大语言模型LLM进行跨外部知识源的自然语言查询。RAG的核心思想是通过“外挂知识库”的方式给大模型提供更可靠的知识来抑制模型产生幻觉通过定期迭代知识库的方式解决大模型知识更新慢和训练成本高的问题。借助LangChain、LlamaIndex等工具RAG系统的创建过程已经变得相对简单但在此基础上做优化则很复杂。在《2024年“大模型RAG”最佳实践报告》中沙丘智库总结了企业在RAG系统建设中的常见问题与最佳实践。除了上述对RAG链路本身的优化以外对RAG系统的性能进行持续监控和评估也是确保其在实际应用中高效、可靠且安全运行的关键。因此沙丘智库发布《RAG系统评估方法论研究报告》通过研究RAG系统的评估方法旨在为企业RAG系统的应用投产提供参考。在报告中沙丘智库将RAG系统评估流程总结为如下三步——“构建测试数据集-开展测试-结果评估”第一步构建测试数据集。评估RAG系统的第一步是准备全面的测试数据集测试问题、检索文档和基准答案需要被整合到一个连贯的数据集中确保测试过程的逻辑性和有效性。具体来说需要确保检索文档中包含正确答案且答案需要紧密围绕测试问题的核心主题。第二步开展测试。准备好测试集后就可以进行RAG系统的实际测试。在测试时RAG系统会生成查询、检索内容并生成答案将生成的答案与测试数据集中预先准备的基准答案进行比较评估系统准确理解并回答问题的能力。第三步结果评估。结果评估包括自动化评估和人工评估两种方式长期来看自动化评估是RAG评估的主流发展方向。当前自动化评估的主要方式是预定义评估指标然后进行自动化对比一些基于LLM的创新评估方法也在兴起但目前只能作为提升整体评估效率的补充。人工评估是评估RAG系统性能最可靠的方法但考虑到时间和资源需求最好的方式是在人工评估前先利用自动化评估方法并将人工反馈纳入到RAG评估的持续优化中。* 以上内容节选自沙丘智库《RAG系统评估方法论研究报告》完整报告沙丘智库《RAG系统评估方法论研究报告》16页PPT报告目录1.RAG定义2.RAG与提示工程和微调的对比3.RAG系统评估的重要性4.RAG系统链路及评估点5.RAG系统评估流程6.确定RAG系统评估指标▎****更多研究2024年“大模型RAG”最佳实践报告AI Agent架构设计模式研究报告大模型应用跟踪调研2025年3月2025年中国银行业大模型应用跟踪报告2025年中国消费品零售业大模型应用跟踪报告2025年中国保险业大模型应用跟踪报告如何学习大模型 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】