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专业网站建设网站,个人承接网站建设,工业产品设计结构图,网站制作从零开始RAG 只是开始#xff0c;Agentic RAG 才是未来#xff0c;而 Multi-Agent RAG#xff0c;才是大家真正要奔过去的方向。 我用最程序员也最创业者的方式#xff0c;把它讲清楚#x1f447; ① 传统 RAG#xff1a;只是“找资料#xff0b;回答” 左上角那一格#xff…RAG 只是开始Agentic RAG 才是未来而 Multi-Agent RAG才是大家真正要奔过去的方向。我用最程序员也最创业者的方式把它讲清楚① 传统 RAG只是“找资料回答”左上角那一格就是大家最熟悉的传统 RAG用户问问题 → 文本被 embedding → 去向量库搜索 → 把找回来的东西贴给大模型 → 输出答案。它的本质很简单“给模型喂点资料让它别乱说。”你需要它回答一个知识库问题它 OK你让它做决策、拆任务、执行链路它不行。 所以 RAG 很稳定但也很“木”。② Agentic RAG能思考、能规划、能调用工具右边那一块是我最感兴趣的Agentic RAG。它的结构比传统 RAG 多了两样关键武器Memory记忆 Planning规划能力意思是它不仅能找资料还会先想想问题是什么再决定查什么然后用合适的工具去执行最后把结果再整合成用户需要的东西传统 RAG 更像“智能搜索”Agentic RAG 更像“一个懂你意图的助理”。当你说 “帮我找一下某个 API 的替代方案并生成一个技术对比表。”普通 RAG给你几段参考资料Agentic RAG会拆任务 → 对比 → 写表格 → 给结论。这就是 “会思考” 的差距。③ Multi-Agent RAG未来所有创业者都要懂的玩法 白板底部那张图是我觉得最接近未来 App 样子的结构——多智能体协作。你可以把它理解成每个 Agent 都是一个“专家”有人负责查资料、有人负责算规划、有人和外部 API 打交道。而最核心的是中间那个 Aggregator Agent协调者它负责把任务拆给不同 Agent再把所有结果汇总给模型生成输出。以前 SaaS 要写的逻辑现在可以让 AI 自己完成。以前 写需求 → 写架构 → 写接口 → 写逻辑 → 集成到产品现在 你只需要定义角色、定义权限、定义工具剩下的 Agent 会自己跑。 这让独立开发者、外包团队、轻量创业者的竞争力被直接放大了 5 倍以上。AI 不是在替代工程师而是在替代流程。真正懂流程的人会被放大。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】