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长沙3合1网站建设价格,东莞阳光官方网,wordpress百度流量统计,网站seo公司哪家专业简介 RAG技术通过检索增强生成解决大模型的两大痛点#xff1a;知识过时和幻觉问题。它将大模型的生成能力与外部知识库结合#xff0c;工作流程包括文档预处理、嵌入存储、查询处理、相关文档检索和生成回答。核心技术包括文档拆分、嵌入模型、混合检索策略和生成对齐…简介RAG技术通过检索增强生成解决大模型的两大痛点知识过时和幻觉问题。它将大模型的生成能力与外部知识库结合工作流程包括文档预处理、嵌入存储、查询处理、相关文档检索和生成回答。核心技术包括文档拆分、嵌入模型、混合检索策略和生成对齐让AI能基于最新、最权威的信息生成回答提高准确性和可靠性。今天咱们就拆解能解决这个问题的关键技术 ——RAG检索增强生成全程用大白话 生活化案例把 “RAG 解决什么问题、怎么工作、核心技术是什么、和传统检索有啥区别” 讲透小白也能看懂一、先搞懂RAG 到底解决了大模型的什么难题大模型再聪明没了 RAG 也像 “没带课本 没网的考生”—— 要么记不住新东西要么瞎编答案。这两个致命痛点正是 RAG 要解决的核心1. 痛点 1知识过时大模型有 “记忆截止日期”问题定义大模型的知识全靠训练数据一旦训练完成就再也学不到新东西了相当于 “脑子停留在训练截止那天”。出现原因大模型的训练数据有明确的 “时间边界”比如 GPT-3.5 截止到 2023 年 10 月而且实时更新知识需要重新训练成本极高动辄上千万美元普通企业和个人根本承受不起。真实案例2024 年你问 GPT-3.5 “今年北京新能源汽车补贴政策”它会要么告诉你 2023 年的旧政策要么直接说 “不知道”某手机品牌 2024 年推出新款机型用大模型做智能客服用户问 “新款手机支持无线充电吗”大模型因为没学过新数据只能瞎猜或拒绝回答。RAG 解决方案给大模型配一个 “实时检索工具”—— 用户提问时RAG 先去查最新的权威资料比如北京发改委官网、品牌新款产品手册再把资料交给大模型让它基于新资料写答案彻底突破训练数据的时间限制。2. 痛点 2易产生幻觉大模型会 “编瞎话还理直气壮”问题定义大模型本质是 “按概率逐字生成文字”不是 “凭事实回答”—— 遇到不确定的知识它会编造 “逻辑通顺但完全错误” 的内容而且还会包装得像真的一样。出现原因大模型没有 “事实校验” 的能力尤其是面对专业领域比如医学、法律、小众知识比如冷门品牌、学术文献时训练数据里的相关信息很少它就只能 “靠猜编答案”。真实案例让大模型 “介绍某小众品牌 2024 年新款手机参数”它会编造不存在的处理器型号、续航时间学术写作时让大模型引用相关论文它会伪造论文作者、发表期刊甚至编一个不存在的 DOI 编号有用户问大模型 “如何治疗轻微颈椎病”它推荐的 “按摩穴位” 根本没有医学依据还可能误导人。RAG 解决方案给大模型 “找权威依据”—— 用户提问时RAG 先检索专业、可信的数据源比如医学教材、学术数据库、品牌官网让大模型只能基于检索到的真实资料生成回答从源头杜绝 “瞎编”。✨ RAG 的核心价值 “大模型的脑子强大的生成能力 检索的眼睛找真实 / 最新资料的能力”完美解决大模型 “记不住新东西、说不准专业事” 的两大痛点二、RAG 基本工作流程AI “带资料考试” 的 5 步操作搞懂了 RAG 的价值再看它的工作流程就很简单了 —— 本质就是 “先查资料再写答案”具体分 5 步每一步都像我们平时查资料写报告1. 文档预处理把 “厚书” 拆成 “便利贴”某企业用 RAG 做智能客服先把 100 页的产品手册拆成 200 个小片段每个片段对应一个核心问题比如 “充电故障排查”“保修政策”避免用户问 “充电充不进去” 时系统要翻完整本书找答案。2. 嵌入与存储给 “便利贴” 贴 “语义标签”把拆好的产品手册片段转成语义向量存到 Milvus 向量数据库里后续用户提问时系统能快速通过 “密码相似度” 找到相关片段。3. 用户查询处理把 “问题” 翻译成 “密码”用户问 “新款手机怎么连接蓝牙耳机”系统先把这个问题转成语义向量准备和数据库里的 “蓝牙连接教程” 片段做匹配。4. 检索相关文档从 “智能档案柜” 找 “相关便利贴”用户问 “充电充不进去”系统从数据库里找出 “充电接口清洁方法”“充电器兼容性说明”“充电故障排查步骤” 3 个最相关的片段。5. 生成最终回答结合 “便利贴” 写 “标准答案”大模型结合 “充电接口清洁方法” 等 3 个片段回答用户“建议先检查充电接口是否有灰尘依据产品手册第 23 页用棉签轻轻擦拭后再尝试如果仍无法充电可更换原装充电器依据产品手册第 25 页若问题依旧可联系售后保修依据保修政策第 5 条。”三、RAG 相关检索技术对比传统检索 vs 向量数据库该怎么选RAG 不是 “一刀切” 用向量数据库而是 “按需整合” 不同检索技术 —— 结构化数据用 MySQL全网信息用百度非结构化语义匹配用向量数据库。下面用表格清晰对比 3 类核心检索技术实际应用中RAG 会整合多种检索技术比如智能客服系统的工作逻辑用户问 “我的订单为什么还没退款”—— 先通过 MySQL 查用户的订单状态结构化数据再用向量数据库查 “退款延迟处理方案”产品手册非结构化数据若需要最新政策支持再调用网络搜索查平台最新退款规则全网信息最后让大模型整合三类信息生成完整回答。四、RAG 核心支撑技术除了检索这些技术也很关键除了前面说的检索技术RAG 还有 4 个 “幕后功臣”少了任何一个都没法高效工作1. 文档拆分Chunking拆得好才能查得准避免 “大段文本检索不到重点”—— 比如把 1 万字的产品手册拆成 500 字片段用户问具体问题时能精准定位到相关段落而不是整篇文档。就像整理笔记时把一本笔记本分成不同章节每个章节再分小节找知识点时不用翻完整本书。2. 嵌入模型Embedding文本的 “语义翻译官”让机器能 “理解文字的意思”而不是只认字面这是语义检索的基础。就像不同语言的人交流需要翻译文字和电脑交流需要 “嵌入模型” 这个翻译官把文字翻译成电脑能懂的 “数字语言”。3. 混合检索策略向量检索 BM25 的 “双保险”平衡语义理解和精准度 —— 向量检索解决 “语义相关” 问题BM25 解决 “关键词匹配” 问题两者结合能提升检索准确率。就像找工作时先按 “行业、岗位”语义筛选出一批公司再按 “薪资、地点”关键词进一步筛选确保找到的工作既符合预期又满足硬性要求。4. 生成对齐给大模型 “划重点 定规矩”确保大模型的回答基于事实不偏离检索到的资料进一步避免幻觉。就像秘书写报告时老板要求 “只能用提供的资料不能自己编造信息”秘书会严格按资料整理报告确保内容真实。其实 RAG 的逻辑特别简单给大模型配一个 “智能资料包 检索工具”让它 “先查资料再答题”而不是 “凭记忆瞎答题”。有了 RAG大模型再也不会因为 “知识过时” 答不上新问题也不会因为 “没依据” 编瞎话了 —— 不管是企业做智能客服、学术人员查文献还是个人用 AI 处理最新资料RAG 都能让 AI 的输出更靠谱、更实用。​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】**​