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如何给网站弄ftp,中国空间站视频,凡科商城怎么样,网站维护的内容本文详细介绍了RAG技术的7个核心概念#xff1a;向量数据库实现语义检索、混合检索提升效率、分块嵌入与索引优化存储、重排序提高相关性、上下文融合整合多源知识、准确率与召回率的平衡评估#xff0c;以及知识图谱增强推理能力。这些技术共同构成了RAG系统的基础#xff…本文详细介绍了RAG技术的7个核心概念向量数据库实现语义检索、混合检索提升效率、分块嵌入与索引优化存储、重排序提高相关性、上下文融合整合多源知识、准确率与召回率的平衡评估以及知识图谱增强推理能力。这些技术共同构成了RAG系统的基础使AI产品经理能够构建更准确、高效的大模型应用。未来每个产品经理都是 AI 产品经理而每个 AI 产品经理都必须懂 RAG。所谓RAGRetrieval - Augmented Generation即信息检索Retrieval内容生成Generation。图片来源百度通过 RAG可以让大模型从指定的内部知识库“检索”准确的内容再根据准确的内容“生成”回答内容从而有效避免幻觉。比如如果直接让大模型进行医疗诊断由于大模型的本质是概率模型因此它会提供大量错误或者不相关的信息。有了RAG大模型就可以从海量的医学文献、病例库中直接检索与患者病症相关的知识再生成诊断建议供医生参考从而提高内容的准确性。接下来给大家介绍 RAG 的 7 个核心概念看完以后你会对 RAG 有更深入的认识。1、向量数据库向量数据库是 RAG 最重要的基础设施之一。传统数据库的内容查询主要依赖“关键词匹配”对查询的精确度要求很高。比如如果你查询“如何提高工作效率”而数据库只有“时间管理技巧”内容那么就无法搜索出任何内容。而向量数据库就可以有效解决这个问题它会把各种知识都转换成一组组数字向量这些数字能代表知识的内容和特点当你在 RAG 系统中输入查找信息时它会把输入信息也转换成一组数字向量然后在数据库中找出最相关的知识从而实现“语义检索”。图片来源百度比如下面的每个知识都转化为了一个 3 维向量实际应用中可能把一个知识转化为几十甚至几千维的向量时间管理[0.120.230.46]工作地点[0.920.820.65]考勤制度[0.830.930.78]当用户查询“工作效率”向量数据库就可以把“工作效率”转化为向量 [0.120.230.53]。显然它和“时间管理”的向量 [0.120.230.46] 相似度很高——从业务上来说是因为“时间管理”是提高“工作效率”的一种有效方法这就导致两者的语义高度相关。其实这就是“语义检索”的过程。在传统客服系统中由于依赖“关键词匹配”在面对复杂咨询时就很难给出用户想要的答案。而 AI 客服使用向量数据库当用户咨询时可以通过 “语义检索”快速找到最相关的答案从而提升用户体验和满意度。2、混合检索图片来源CSDN智兔唯新基于向量知识库的语义检索虽然很好但是也存在 2 个问题首先是面对超大数据量语义检索的速度不如传统的关键词检索。其次是对于一些需要精确匹配的场景关键词匹配更有优势。比如在法律文件检索中法律条文、案例等对措辞的精准要求就很高。因此在很多场景下RAG 会同时使用关键词检索和语义检索从而尽可能的提升检索体验。比如在电商平台上用户搜索“无线蓝牙耳机”。纯语义检索可能会推荐一些带有“无线”或“蓝牙”字样的普通耳机但混合检索除了语义匹配还会根据关键词“无线蓝牙”进行精确匹配确保优先推荐符合“无线蓝牙耳机”这一完整要求的产品。3、分块、嵌入与索引RAG在存储知识时为了更高效地管理和检索通常会将原始文档按照一定的规则如固定长度、语义单元等分块。就如同一本很长的小说如果把它切成一个个章节或者更小的段落块那么在查找某个故事情节时就更方便快捷。分块以后还需要把每一个块转化为向量从而存储到向量数据库这就是嵌入。嵌入以后还可以把向量存储到一个高效的检索结构中以便快速进行相似性计算和检索这就是索引。比如某法律咨询平台为用户提供在线法律咨询服务。由于法律领域的知识库通常非常庞大且复杂包含大量的文本信息如法律条文、司法解释、案例判决书等。在构建知识库时就可以将法律条文、案例等长文本分割成多个小块同时利用索引结构记录每个小块的向量位置以便快速检索。这样当用户输入法律问题如“合同违约的赔偿标准是什么”RAG 就可以从数据库中快速找到最相关的多个小块并通过上下文融合来生成更为准确和完整的答案。4、重排序re-rank图片来源公众号AI大模型应用实践当 RAG 从数据库中检索出多个内容时需要选取相关性最大的内容喂给大模型从而提高大模型的回答质量。所谓重排序是指 RAG 将初步检索出来的内容进行重新排序其目的是将最相关的信息排在前面从而选取出相对更为准确的内容。打个比方你想让 AI 搜索一批书籍RAG 会先大致找出一批可能你想要的书籍然后仔细评估每一本书和你需求的契合程度把最符合你心意的书排在最前面方便你优先查看。重排序的应用非常广泛比如电商平台根据用户需求初步筛选出一批商品后就会通过“重排序”根据用户的实时行为、偏好历史等对推荐商品进行重新排序把更符合用户当下需求的商品排在前面提高推荐的准确性和实用性。5、上下文融合上下文融合是指 RAG 将从多个来源检索到的知识进行整合以便为大模型提供更全面、连贯的输入内容这样大模型的回答才能条理清晰、内容完整。比如在智能客服场景中用户咨询“我刚收到的商品有点瑕疵我可以申请退货吗”要回答好这个问题RAG 就需要从多个来源检索信息比如用户的订单信息、退货政策等再把这些内容整理成统一的内容以便大模型能够基于内容生成高质量的回答。6、准确率和召回率准确率Precision是指在 RAG 检索到的内容中与用户问题真正相关的内容的比例。例如在一个问答系统中检索到 10 条知识其中有 8 条与用户问题高度相关那么准确率就是 80%。准确率是衡量检索质量最重要的指标之一。比如智能客服在回答用户问题时如果准确率不高就会提供大量不相关或错误的答案影响用户体验。但是只有高的准确率还不够还必须有高的召回率。所谓召回率Recall是指与用户问题相关的所有知识中被成功检索到的比例。例如知识库中有 20 条与用户问题相关的知识检索到 12 条那么召回率就是 60%。在实际应用场景中召回率和准确率往往会成为跷跷板。比如如果过度追求高召回率可能会导致检索结果中包含大量不相关的信息影响准确率。反之亦然。比如在一个电商商品检索系统中为了尽可能多地召回相关商品降低了检索阈值结果导致很多边缘相关甚至不相关的商品也出现在结果中。在这种情况下我们可以引入 F1 值进行综合评估从而找到召回率和准确率之间的平衡点。F1 值的计算公式是F1 2*(准确率*召回率)/(准确率召回率)。在这个公式中当准确率或者召回率中的任何一个非常低时F1 值也会相应的降低。7、知识图谱图片来源CSDN思通数科x知识图谱就像是一个巨大的知识网络把各种知识当作一个个节点并且把有关系的节点进行连接。比如通过知识图谱可以对菜谱知识进行管理把各个菜谱、原材料、烹饪方法连接起来这样当用户询问“用鸡蛋可以做哪些菜”时RAG 就可以通过“菜谱-原材料”的连接关系准确找到使用“鸡蛋”的菜谱。通过知识图谱RAG 能够捕捉到实体间的复杂关系还能够基于已有的实体关系进行推理和扩展发现更多潜在的相关信息从而大大提升准确率和召回率。比如一年级有 5 个班RAG 数据库中记录了 5 个班各自的期末成绩但是并没有存储“一年级所有同学的平均成绩”。这就导致当用户询问“一年级期末平均成绩是多少”时RAG 找不到相关内容最后给出一个错误的答案。但是如果我们通过知识图谱建立了“一年级”和“5 个班级”之间的实体关系RAG 就能根据根据这个关系找到“5 个班级的期末成绩”再通过计算给到用户一个准确的回答。最后一个 RAG 系统的运行可能包含以下步骤1、向量数据库提供知识存储的基础设施2、对内容进行分块、嵌入和索引以方便检索3、再通过知识图谱建立相关实体的关系从而提高检索和生成的准确度4、当用户查询时通过混合检索、知识图谱等方式检索内容5、然后把检索出来的内容进行重排序选出最相关的内容6、把选出的内容进行上下文融合提供给大模型生成回答内容7、最后通过 F1 值对 RAG 系统的准确率和召回率进行综合评估以上内容你学废了吗​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】**​