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网站建设实验结论,wordpress门户插件,网站解析设置,营销型网站什么意思上一篇文章给大家讲了 RAG 是什么、为什么好用#xff0c;今天就来手把手教大家#xff1a;怎么从零开始搭一个属于自己的 RAG 系统#xff1f;其实核心就 3 步#xff0c;哪怕是 AI 初学者也能看懂#xff0c;赶紧码住#xff5e; Step 1#xff1a;数据预处理 —— 给…上一篇文章给大家讲了 RAG 是什么、为什么好用今天就来手把手教大家怎么从零开始搭一个属于自己的 RAG 系统其实核心就 3 步哪怕是 AI 初学者也能看懂赶紧码住Step 1数据预处理 —— 给知识 “拆包”“编码”想让大模型用上咱们的专业知识第一步得把原始数据 “处理成它能看懂的形式”。这一步就像咱们看书前先给书分类、标重点方便之后快速查找。具体分 3 小步1. 收集知识库把 “原材料” 攒起来首先得有 “料”—— 不管是公司的业务手册、PDF 文档、Excel 表格还是网页上的专业文章只要是和你的业务相关的知识都可以收集起来。比如做法律客服就收集法条、案例做教育辅导就收集教材、题库。2. 文档分块把知识切成 “小块”收集来的文档可能很长比如一本几百页的手册直接喂给模型会效率很低。这时候就需要 “分块”—— 把长文档切成一个个短片段叫 “Chunks”比如按章节、按段落或者固定长度比如每 300 字一段。关键原则既不能切太碎比如一句话一段可能破坏语义也不能切太大比如一整本书一段检索起来太慢。目标是让每个 “小块” 既能独立表达一个完整意思又方便后续快速查找。3. 向量化给知识 “编密码”这是最核心的一步大模型看不懂文字得把文字转换成它能理解的 “数字向量”比如一串 768 维或 1024 维的数字。就像咱们用字母拼单词模型用向量 “拼” 知识 —— 语义越像的文字向量越接近。工具推荐初学者不用自己写模型直接用开源的 Embedding 模型就行比如 BGE、M3E几行代码就能把文本转成向量。存哪里转换好的向量会存在 “向量数据库” 里比如 Pinecone、Milvus简单理解就是专门存向量的 “仓库”方便后面快速检索。小补充向量化的原理有点复杂后面会专门写一篇文章拆解这里知道 “文字转数字方便模型比对” 就行Step 2数据检索 —— 让模型 “精准找答案”当用户提问时RAG 会先帮模型 “搜资料”找到最相关的知识片段。这一步就像咱们查字典先根据问题找关键词再翻到对应的页码。1. 问题转向量把用户的话 “编码”用户问的问题比如 “信用卡逾期一天影响征信吗”也要先用 Step 1 里的向量化工具转换成向量 —— 相当于给问题 “编个密码”方便和知识库的向量比对。2. 相似度检索找到 “最像的知识”向量数据库会计算 “问题向量” 和 “知识库向量” 的相似度比如用余弦相似度、欧氏距离挑出最像的 Top K 个片段比如 Top 3 或 Top 5。小技巧可以用提示词工程优化问题让检索更准。比如用户问 “有什么好的美元理财产品”可以让大模型先把问题扩写成 “有什么预期收益率高、灵活取用的美元理财产品”关键词更明确找到的知识也更相关。工具推荐LangChain 里的 QA 模块qa_langchain可以直接实现这一步不用自己写复杂代码Step 3生成答案 —— 让模型 “基于知识说话”最后一步就是让大模型结合用户的问题和检索到的知识生成最终回答。这时候模型不会瞎编而是会基于找到的 “知识片段” 总结相当于带着 “参考资料” 答题准确率自然更高。比如用户问 “信用卡逾期一天影响征信吗”RAG 会先从知识库找到《信用卡章程》里的相关条款比如 “逾期 3 天内还款不上征信”再让大模型基于这条款回答既专业又准确。灵魂拷问模型怎么知道啥时候用 RAG有同学可能会问大模型怎么判断 “该用自己的知识回答还是该查 RAG 知识库”比如用户问 “今天天气怎么样”可能不需要查业务知识但问 “公司的年假政策”就必须查 RAG。其实有 3 种常见做法让大模型自己判断在提示词里加一句 “如果问题和业务相关就用 RAG 知识库回答否则直接回答”。强制查 RAG所有问题都先过一遍 RAG确保回答基于最新知识适合对准确性要求极高的场景比如医疗、法律。用智能体Agent管理让 Agent 像 “小助理” 一样自动判断什么时候需要调用 RAG 工具什么时候直接回答。这种方式更智能后面会专门讲想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​