什么样的网站域名好国产服务器系统免费的有哪些

什么样的网站域名好,国产服务器系统免费的有哪些,成都网站推广公司排名,招聘网站维护什么内容当我们构建一个RAG系统时#xff0c;一个最常见的误区就是#xff1a;只盯着它最终生成的答案来评判好坏。答案正确固然重要#xff0c;一个优秀的RAG系统#xff0c;首先必须是一个优秀的“资料管理员”。如果它在第一步——检索相关资料——就做不好#xff0c;那么再强…当我们构建一个RAG系统时一个最常见的误区就是只盯着它最终生成的答案来评判好坏。答案正确固然重要一个优秀的RAG系统首先必须是一个优秀的“资料管理员”。如果它在第一步——检索相关资料——就做不好那么再强大的大模型也只会“巧妇难为无米之炊”甚至编造谎言幻觉。那么如何科学地评估RAG核心的检索能力呢你需要认识以下四位“专业考官”。第一位考官召回率——最严格的“检查官”RecallK它考核的是“所有该找到的资料你找全了吗”通俗理解假设你的知识库里有100篇相关文档你的RAG系统只找出了其中的90篇。那么它的召回率就是90%。召回率关注的是“漏网之鱼”的多少。何时是重中之重当你的应用场景绝对不能遗漏任何关键信息时。例如法律证据分析遗漏一份关键邮件可能导致案件败诉。医药文献查询漏掉一篇关于药物副作用的报告可能带来致命风险。核心价值召回率是RAG系统效果的基础保障。高召回率意味着你为后续的答案生成奠定了坚实的材料基础。第二位考官精确率——注重效率的“项目经理” (PrecisionK)它考核的是“你找来的资料里有多少是真正有用的”通俗理解你的系统返回了10篇文档但其中只有6篇是真正与问题相关的。那么它的精确率就是60%。精确率关注的是“干货的浓度”。何时是重中之重当你的应用场景非常注重用户体验和效率时。例如智能客服如果用户前三条看到的都是无关信息他会立刻失去耐心。搜索引擎结果的第一页必须精准否则用户就会流失。核心价值高精确率意味着系统高效、可靠能为用户和后续生成步骤节省大量筛选时间。召回率与精确率的“甜蜜的烦恼”通常这两个指标像跷跷板为了提高召回率找得更全你可能会放宽搜索范围导致拉回更多无关资料从而降低精确率。反之为了提高精确率结果更纯你可能会收紧搜索导致漏掉一些相关文档。你需要根据业务需求找到平衡点。第三位考官平均精确率均值——眼光毒辣的“评审主席” (MAP - Mean Avg Precision)它考核的是“你不仅要把好资料找来还要有眼光把最好的排在前面”通俗理解假设有两份最关键的文档系统A把它们排在第1和第2位系统B把它们排在第8和第9位。虽然两个系统都找到了它们召回率相同但系统A的MAP值会远高于系统B。核心价值MAP是一个综合评价指标它同时兼顾了“找得全不全”召回率和“排得好不好”排序质量。一个高MAP的系统意味着它返回的结果列表质量高、相关性强能让用户和生成模型最快地获取核心信息。第四位考官平均倒数排名——结果导向的“终端用户” (MRR - Mean Reciprocal Rank)它考核的是“我翻到第几页才能找到第一个正确答案”通俗理解它只关心第一个正确答案出现的位置。如果第一个相关文档排在第1位得分就是1排在第2位得分就是1/20.5排在第3位得分就是1/3≈0.33以此类推。何时是重中之重在问答系统中尤其重要。比如你问语音助手“今天天气怎么样”它返回的第一个答案就必须是正确的。用户没有耐心去翻看后面的结果。核心价值MRR衡量的是系统的即时响应能力和顶尖结果的质量它模拟了真实用户最直接的使用体验。实践指南如何用这些指标驱动优化理解了四位考官的特长你就可以像一位战略家一样使用它们建立基线先用一批测试问题对你的RAG系统进行“摸底考试”记录下各项指标的初始分数。诊断问题如果召回率低- 说明检索器“眼力”不行很多资料看不见。解决方案尝试使用更先进的嵌入模型、进行查询扩展、或融合多种检索方式。如果精确率低- 说明检索器“判断力”不行垃圾资料太多。解决方案可以调整相关性阈值、增加重排序模块、或优化元数据过滤。如果召回率不低但MAP低- 说明资料找到了但排序算法有问题好东西埋得太深。解决方案重点优化重排序模型。指导迭代每次你对系统进行优化比如换了新的嵌入模型或调整了参数都重新跑一次测试。如果指标尤其是你的核心目标指标提升了说明优化是有效的如果下降了就说明此路不通。总结一下评估RAG的检索效果是一个多维度、有侧重的系统工程。召回率保障了信息的全面性精确率保障了结果的纯净度MAP保障了列表的整体质量MRR则保障了首条结果的用户体验。理解并善用这些指标你就能清晰地洞察RAG系统的瓶颈所在从而有的放矢地将其打磨得更加精准和强大。如何学习AI大模型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。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】