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提升访问境外网站速度,做网站的公司有哪些岗位,专门做儿童的店铺网站,招聘网页模板文章介绍了RAG(检索增强生成)技术#xff0c;旨在解决大语言模型的幻觉问题和私有数据访问限制。通过将Embedding技术与检索-生成框架结合#xff0c;RAG允许AI像开卷考试一样参考外部知识库#xff0c;通过检索相关文档、增强提示词、生成基于事实回答的三步流程#xff0…文章介绍了RAG(检索增强生成)技术旨在解决大语言模型的幻觉问题和私有数据访问限制。通过将Embedding技术与检索-生成框架结合RAG允许AI像开卷考试一样参考外部知识库通过检索相关文档、增强提示词、生成基于事实回答的三步流程提供准确可靠的回答。文章预告了下一期将介绍如何零代码搭建专属AI知识库。在上一篇文章《AI 如何理解我们的世界》中我们以 Embedding嵌入 为核心拆解了 AI 的底层认知逻辑 —— 它是如何捕捉 “鸟巢” 与 “狮穴” 的同类关联又如何读懂 “白天” 与 “黑夜” 的对立关系。而 Embedding 的核心价值正是充当 AI 与现实世界的“翻译官”将文字、图像等具象信息转化为机器能计算、能对比的 “数字向量”。然而理解原理只是第一步。真正的挑战在于如何善用这位“翻译官”处理我们自己的私有数据又该如何让 AI 不仅仅停留在闲聊层面而是真正读懂我们提供的专业文档精准回答特定领域的复杂问题答案就是 RAG检索增强生成。RAG以Embedding为核心的“检索-生成”协同框架RAG (Retrieval-Augmented Generation)中文译为 “检索增强生成”。它的核心逻辑可以拆解为两个关键词的组合检索Retrieval 生成Generation本质是给大语言模型加装一个 “外部知识库接口”。为什么我们需要这样一个 “接口”因为即使是最强大的大语言模型LLM也存在几个影响实用性的致命弱点1.1 拒绝 “一本正经地胡说八道”我们可以把大语言模型比作一个“博学但固执的新员工”他饱读诗书脑子里装着海量训练数据但有两个明显的短板 —— 一是 “不爱看新消息”训练数据有明确的时间截止线没法回答训练之后的热点事件二是 “不碰你的私藏”完全无法访问你电脑里的项目文档、公司内部政策、客户定制化需求这类私有数据。更棘手的是当被问到它不知道的问题时为了 “维持专业形象”它会基于训练数据的逻辑编造出一套听起来头头是道、实则完全错误的答案 —— 这就是大模型令人头疼的“幻觉问题”。1.2 RAG 工作原理给 AI 一场 “开卷考试”RAG 技术正是为破解上述痛点而生。没有 RAG 时AI 就像在参加闭卷考试只能依赖训练时记住的 “老知识” 作答遇到超出范围的问题就容易 “瞎编”有了 RAG 后AI 直接切换成开卷考试模式。当你抛出一个问题它的工作流程会变成三步闭环检索 (Retrieve)先通过 Embedding 技术把你的问题转化为向量再到你的 “私有知识库”比如项目手册、行业白皮书、历史报告中通过向量相似度计算精准匹配最相关的几段核心内容。增强 (Augment)系统将检索到的 “权威参考资料” 和你的 “原始问题” 打包整合生成一份包含明确上下文的新提示词。生成 (Generate)大模型基于这份 “带参考资料的提示词”结合上下文逻辑生成回答从根源上避免脱离事实的 “幻觉”。​最后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。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】**​