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深圳企业推广网站,wordpress更改前端引用,网站建设网页设计案例,南昌seo搜索排名SEAL-RAG 用“固定容量主动替换”取代传统“不断加料”的纠错 RAG#xff0c;在 k 限定为 3#xff5e;5 的场景下#xff0c;把答案准确率提升 3#xff5e;13 个百分点#xff0c;证据精准度最高提升 18 个百分点#xff0c;且推理成本可预测。 #x1f3af; 解决什么…SEAL-RAG 用“固定容量主动替换”取代传统“不断加料”的纠错 RAG在 k 限定为 35 的场景下把答案准确率提升 313 个百分点证据精准度最高提升 18 个百分点且推理成本可预测。 解决什么问题多跳 RAG 的“桥梁”缺失首轮召回一旦漏掉关键实体/关系后续生成只能 hallucination。“加料”导致的上下文稀释Self-RAG、CRAG 等不断追加文档 distractor 暴增反而把正确答案淹没。生产环境预算硬约束线上服务对 token 数、时延有严格上限不能再无脑放大 k。 核心思路Replace, Don’t Expand传统做法SEAL 做法追加新文档固定 k 个槽位主动替换低价值文档靠相关性打分以“缺失实体/关系”为锚点生成原子级 micro-queryscalar 置信度显式缺口规范Gap Specification⚙️ 工作流程Search → Extract → Assess → LoopExtract实时抽取实体-关系-属性构建 Entity Ledger Uₜ。Assess用 Coverage Corroboration Contradiction Answerability 四信号判断“够不够答”。Gap 诊断Uₜ 与问题所需信息求差集得到三类缺口缺失实体 - 缺失关系 - 缺失限定符日期/地点等Micro-Query每个缺口生成一句原子查询避免泛泛 rewrite。Entity-First 替换新候选只和“缺口”匹配度最高者竞争得分低于现槽最低分且过阈值 ε 才触发替换保持 |E|≡k。Loop 直到Suff(q,Uₜ)True 或预算 L 耗尽。 实验亮点数据集k对手答案提升证据精准度提升HotpotQA3Self-RAG610 pp1218 pp2WikiMultiHopQA5Adaptive-k8.0 pp96% vs 22%CRAG单槽(k1)极端场景SEAL 把“不可能任务”变成 60-70% 可解证明“检索即推理”可行。上下文稀释实验k5 时CRAG 精准度跌至 11-22%SEAL 仍保持 89-96%首次给出量化证据“不加筛选地堆文档负优化”。显著性McNemar / paired-t 全部 p0.001效果非偶然。️ 实现细节零训练控制器仅依赖 prompt无需额外微调。成本可预测总费用 O(L·Retriever L·Extractor Generatorₖ)生成端只跑一次固定 k 文档适合线上 SLA。代码开源https://github.com/mosherino/SEAL-RAG 局限与展望抽取错误 or 别名未归一化 → 缺口识别失败严格固定 k对“穷举列表”类查询不友好依赖外部 LLM 做 judge仍有随机性。未来可引入更鲁棒的实体链接、动态 k 上限、或把“替换”思想搬到长上下文窗口的 attention 层面。 读后感SEAL-RAG 用“结构化缺口替换策略”给多跳 RAG 打了一针“瘦身针”不再迷信“越多越好”而是像编辑一样精修上下文。对于线上问答、客服、法律/医疗检索等** token 敏感场景**这套“固定预算主动维修”范式值得直接抄作业。Replace, Dont Expand: Mitigating Context Dilution in Multi-Hop RAG via Fixed-Budget Evidence Assemblyhttps://arxiv.org/pdf/2512.10787https://github.com/mosherino/SEAL-RAG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】