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兰州优化网站排名,杭州seo排名费用,h5界面设计,深圳网站建设公司推荐乐云seo深入理解RAG机制#xff0c;让大模型处理海量文档更得心应手 在使用RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统时#xff0c;很多人都会有一个疑问#xff1a;为什么系统只返回10-50条结果#xff1f;难道返回更多相关信息不会让答案更准确吗#xff1f; 今天#xf…深入理解RAG机制让大模型处理海量文档更得心应手在使用RAG检索增强生成系统时很多人都会有一个疑问为什么系统只返回10-50条结果难道返回更多相关信息不会让答案更准确吗今天我们就来揭秘RAG设计中这个关键数字背后的逻辑并分享处理百万级文档的进阶方案。一、RAG的核心机制不是搜索所有而是找到最相关RAG的基础模型基于三个简单步骤用embedding编码每段文档用相似度向量距离找出“最相关”的若干段topK把它们塞进LLM的prompt这里的关键在于embedding相似度检索本质上是一种“最近邻搜索”而不是全库扫描。二、为什么topK不是越大越好1. Embedding的语义半径有限向量检索是“查最像的内容”不是“查所有相关的内容”。当你把topK从50提高到500、5000后会发生相似度越来越弱文档重要性越来越低检索噪音急剧增加LLM输入爆炸context窗口不够就像你让一个人看1万篇文章再写总结他也会崩溃。所以行业普遍选择1050条这是一个最小噪音、最高命中率、最适合放进LLM的窗口范围。2. LLM输入长度有限想把10000条数据全都喂给模型不现实。算一笔账每条信息200字 × 10,000条 2,000,000字 ≈ 4M tokens这会超出大部分模型的最大上下文。即使是目前最高级的大模型超过1M tokens能塞进去的文档量也无法覆盖几十万文档。所以RAG必须做“筛选”。3. ⚠️ 召回越多噪音越多幻觉越多如果你让RAG返回1000篇相关文档模型实际上是这样理解的“前20篇和你的问题高度相关后980篇根本无关。”LLM会被干扰、被误导甚至产生幻觉。这就是为什么很多人抱怨RAG越大回答越差。原因不是模型差而是召回噪音爆表。三、RAG的真正职责语义搜索记忆增强需要明确的是RAG不是为以下场景设计的全库扫描大规模数据分析时间段总结趋势分析多文档聚合这不是RAG的职责范围。 百万级文档处理4大进阶方案既然传统RAG不行那么如何处理百万级文档的时间段分析呢现代高端系统采用以下4种方案方案A. 分层总结Hierarchical Summarization类似map-reduce思维分批如每100篇抽取摘要再用摘要总结摘要最终得到全局总结优点可处理百万文档缺点需要后台任务 成本相对可控方案B. 聚类总结Cluster-based Summarization最适合做“趋势分析”的方案全库embeddingK-means / HDBSCAN聚类每个主题做summary再对summary聚合时间段趋势用cluster的时间分布做趋势统计方案C. 滑动窗口总结Sliding-window Summarization按时间轴分段处理每天总结每周总结每月总结然后做二次总结合并适合新闻类、公众号类文档。方案D. 总结池Pool-based Retrieval不是RAG而是自动生成文档池摘要池主题池时间池问问题时先查总结池 → 再补充文档池 → 最后LLM写final answer这是行业上做大规模内容知识库的主流方式。 总结为什么主流RAG的topK是10-50篇因为传统RAG天然是“查最近邻”大规模召回会增加噪音LLM有上下文限制不适合做全量趋势/总结越召回多回答越差如何学习大模型 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】