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济南公司做网站的价格,广西网站建设哪里好,企业网站 asp源码,小程序推广运营公司RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09;是融合信息检索与自然语言生成的关键技术#xff0c;核心目标是弥补传统生成模型的短板#xff0c;让AI输出更精准、更具可信度。 用程序员都能懂的大白话讲#xff1a;RAG 就相当于给 G…RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是融合信息检索与自然语言生成的关键技术核心目标是弥补传统生成模型的短板让AI输出更精准、更具可信度。用程序员都能懂的大白话讲RAG 就相当于给 GPT、文心一言这类生成模型装了个“实时联网查资料精准调数据”的外挂。这个外挂的工作逻辑特别简单就三步从外部数据库、网页或私有文档中精准抓取和问题相关的信息对抓取到的信息进行清洗、筛选整理成模型能直接利用的“参考素材包”让模型基于这些靠谱素材生成最终答案。这一套流程下来既解决了传统AI“知识过时、一本正经瞎编幻觉”的痛点又能让输出结果有迹可循、有据可依这也是为什么现在企业做智能问答、私有知识库都离不开RAG。我们把这个外挂的工作流程拆成3个核心环节逐个拆解清楚检索Retrieval化身“精准搜索引擎”。比如你问“2025年AI产品经理岗位需求变化”RAG不会让模型直接凭老记忆作答而是先启动检索模块去爬取行业白皮书、主流招聘平台岗位描述、权威技术媒体分析文章把所有和“2025 AI产品经理需求”强相关的信息全筛选出来增强Augmented构建“临时专属知识库”。检索到的这些信息就像考试前老师划的重点直接喂给模型作为补充知识——相当于给模型“临时充电”让它不用再依赖训练时的过时数据答题生成Generation变身“专业文案整理师”。模型拿到这些重点素材后会进行整合、润色用通顺的自然语言输出结果。比如最终告诉你“2025年AI产品经理核心能力要求新增RAG技术落地经验数据分析能力权重提升同时要求具备跨技术/业务部门协同推进项目的能力”每个结论都能对应到检索到的素材上。这里必须跟普通AI做个对比才能凸显RAG的价值普通AI无RAG增强完全依赖训练数据里的“老记忆”答题。比如问2025年的岗位需求它可能拿2023年的旧数据糊弄你甚至编出不存在的能力要求RAG增强AI靠“实时检索参考素材”双重保障答题。不仅答案是最新的、准确的还能提供溯源功能——比如明确告诉你“该结论来自某招聘平台2025年Q1 AI岗位趋势报告”后续验证起来也方便。目前RAG已经广泛应用在智能聊天机器人、企业级智能助理、垂直领域问答系统比如医疗、法律、代码问答等所有需要实时/专有信息的NLP任务中。它的底层核心原理看下面这张图就能一目了然这张图就是RAG工作的“完整流水线”不管是小白入门还是程序员梳理技术逻辑跟着下面的步骤拆解都能轻松看懂第一、图左上角的Knowledge base知识库是RAG的“核心素材仓库”。比如你要做一个“Chat With Your Code代码问答”工具这个仓库里存的就是你所有的代码文档Documents。 但这里有个关键问题整份代码文档通常很长大模型不仅读取效率低还很难精准定位到关键细节。所以第一步要做Chunking文本分块把长文档切割成一小段一小段的Chunks文本块也就是图里步骤2的绿色方块。 这一步的核心目的很简单把“厚重的资料书”拆成“一张张便于查找的信息便利贴”为后续的精准检索打基础。小白提示分块的粒度很关键太细会丢失上下文太粗则精准度下降后续实战中可以重点关注第二、步骤3的Embedding Model嵌入模型是RAG的“语义翻译官”。它的核心工作是把每一个切割好的「Chunks文本块」以及你后续输入的「Query用户提问」都转换成一串固定长度的数字——这串数字就是「Embeddings嵌入向量」图里的「[0.12, 0.43, -0.51]」就是一个直观的例子。 很多小白会问为什么非要把文字转成数字 答案很简单计算机看不懂文字的“语义”但能精准计算“向量之间的距离”并通过距离判断两段文字的语义是否相近。比如“代码怎么运行”和“运行代码的步骤”转换成向量后距离会非常近计算机就能判断这两个问题是同一个意思而“代码怎么运行”和“今天吃什么”向量距离会很远就能快速排除无关信息。第三、步骤4的Vector Database向量数据库是RAG的“语义保险柜”。它和我们平时用的关系型数据库比如MySQL不一样存的不是原始文字而是三件套Embeddings嵌入向量 对应的Text Chunk文本块原文 Metadata元数据比如这个文本块来自哪份代码文档、创建时间、所属模块等。同时向量数据库还会自动建立Index索引方便后续快速检索。 图里的Embedding space嵌入空间可以理解为这些向量的“数字地图”——每一个点都代表一个文本块的向量。当你的Query用户提问转换成Query Vector查询向量图里的橙色点后系统会在ANN Search space近似最近邻搜索空间里画一个红圈快速找到和查询向量距离最近的Similar Vector相似向量图里的蓝色点。这些相似向量对应的文本块就是“和你的问题最相关的参考资料”。程序员提示近似最近邻搜索的算法选择会影响检索速度比如FAISS、HNSW都是常用的高效算法第四、找到相关参考资料后步骤5的Prompt Template提示词模板就该登场了。这个模板里会提前写好固定指令核心内容就是Answer this ‘Query’ Based on the Following Context“必须根据下面的参考资料Context回答我的问题”。 这里的Context就是步骤4里找到的那些相似文本块。系统会自动把“你的Query问题 对应的Context参考资料”拼接在一起形成一个“带资料的问题”然后再传给大模型。这一步是避免模型瞎编的关键——相当于给模型套了个“紧箍咒”强制它只能基于给定的素材作答。第五、最后一步步骤6的LLM大语言模型图里用的是Llama-3就是RAG的“最终答题者”。它拿到前面拼接好的“带资料的问题”后不会像普通模型那样随意发挥——因为提示词模板已经明确了“必须基于Context作答”所以它会先理解问题和参考资料再把资料里的关键信息整理成通顺、易懂的自然语言生成准确的Final Response最终回复。 这个最终回复会传回步骤7的「ChatWithYourCode!」交互界面你就能在「Ask anything…」的输入框下方看到针对你的代码问题的精准答案了。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。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取