深圳做网站优化费用深圳网站建设定制开发超凡科技

深圳做网站优化费用,深圳网站建设定制开发超凡科技,做蛋糕的英文网站,网站推广策划内容在本号之前[《RAGFlow切片方法深度实测#xff1a;Manual/Book/Laws等对比分析》]这篇文章中#xff0c;对比分析了几种典型的文档切片算法。 网上也有很多文章介绍知识切片之前的文档解析技术#xff0c;还有知识切片之后的向量化模型#xff0c;以及知识向量化之后的检索…在本号之前[《RAGFlow切片方法深度实测Manual/Book/Laws等对比分析》]这篇文章中对比分析了几种典型的文档切片算法。网上也有很多文章介绍知识切片之前的文档解析技术还有知识切片之后的向量化模型以及知识向量化之后的检索算法和重排模型等。但是RAG项目落地时你往往会发现耗费大量精力在调整切片大小尝试按段落、按语义等不同切分策略把文档解析换成MinerU从轻量级Faiss升级成Milvus向量库从单纯语义检索加强到语义全文的混合检索等还有问题改写、术语替换等等一顿操作猛如虎结果发现整体准确度提升似乎非常有限甚至都搞不清楚是真有提升还是负向优化还是正常波动。根据笔者几个项目实践经验来看仅仅有以上这些算法和技术考虑还是远远不够知识本身的管理和运营机制对于保障知识质量和检索精准性同样很重要但这块往往容易被忽视本文稍作剖析供大家工程化落地实践时参考。对比目前业界一些常用的知识库可以发现无论是RAGFlow、Dify还是FastGPT等产品目前基本都已具备了文档解析、知识分片、知识打标维护元数据、知识向量化存储和知识检索等基础能力。但在这些基础能力之上还需要做好知识本身的质量保障工作尤其是行业性知识最好要有专人来管理和运营一方面针对文档解析、知识分片和知识打标等自动化处理成果需要进行人工校准与核对调整。另一方面从工程化角度来看还需要构建相应的知识管理和运营机制比如知识更新时要检测影响范围并合理更新知识调整时要经过审核并且模拟验证效果符合预期才能发布生效针对线上评价反馈要进行核实并加以应对等。知识检测与更新机制很多RAG项目中之所以感觉检索结果不准仔细分析日志往往会发现一个用户提问实际会检索出多条相似的知识专家都很难分辨出哪条知识是对的语义相似度都很接近怎么调整检索算法都没用。向前追溯就会发现还是知识维护的质量太差无论是QA类知识还是文本类知识知识库中充斥着大量冗余类似的知识。因为不同的人在做知识维护大家都只管往知识库里加知识没有人去做重复检测与梳理合并。除了要做好重复冗余知识梳理的基础要求外一些行业性和专业性高的知识库在知识更新上的处理要求会更高尤其是维护政策类知识当新政策要处理时往往需要将历史政策中某些条款对应分块失效掉或者有可能要将历史知识设置好有效期这样才能满足政策可追溯性检索场景根据用户问题中时间要素匹配到不同有效期的知识分块。所以在基础的知识库底座之上按不同的业务场景需要构建起特色化的知识检测与更新机制确保知识管理和运营同学能有序做好知识合并与更新处理。上图只是简单罗列了一下笔者碰到过的几种处理机制实际业务中往往会更复杂比如在检测环节图中只标注了按语义相似度去检测历史知识实际政策类场景中政策中往往会明确列出本政策发布后XXX政策失效这时可以根据文件名去做更精确检索另外在处理环节同样要根据实际业务需要去扩展比如直接覆盖等。知识验证与发布机制在知识检测和更新机制有了以后面对新增或更新的知识还需要进一步完善知识验证与发布机制在严肃的业务场景中考虑自动切片、自动打标结果不准等情况都需要安排相应的环节去做审核校准和调整。同时针对新增和修改的知识如何确保在线上检索和问答过程中符合预期呢新增了知识结果发现线上总是检索不到如果能先验证或测试下就会尽可能减少这类情况的发生尽可能提前发现问题。当然验证和测试的方法是要结合业务场景去考虑的简单一点就让运营人员做个简单问答验证极端严肃场景最好是有一套测试集任何知识变化都要完整测试集过一遍当然代价也是极大的这就和算法优化升级一样也是要有测试集来保障避免负向优化和开盲盒。要做验证测试就要考虑和线上检索做隔离没验证通过前不能影响线上检索结果这就涉及到知识如何便捷的发布和生效。线上评价反馈运营机制以上知识检测和更新机制以及知识验证与发布机制都是用于保障知识维护过程的质量那么在知识发布使用以后还能如何持续提升准确度呢仔细观察公网上的大模型应用在对话输出结束后总会有个点赞点踩的标记用于收集用户使用的评价和反馈大厂做这个功能背后是可以利用这些信息来构建大模型微调的标注数据集甚至是下次预训练时的训练集。那除了优化大模型之外回到本文主题也就是提升RAG效果来说我们可以充分借鉴以上做法构建线上反馈评价和运营处理的闭环机制对收集的线上反馈评价经过后台运营人员核实后根据业务场景需要可以提供不同的运营处理方法比如针对用户点赞的评价可考虑将用户提问和回答结果作为新的QA问答知识补充到知识库中去。针对用户不满意的评价核实后如果是知识质量不高引起的则可以按需去调整已有知识或补充知识如果知识没问题再考虑如何进行检索算法优化等。还可以从反馈回流信息中抽取相应问题和预期结果来构建测试集用于知识维护过程中的验证测试甚至用于SFT微调的标注数据集等。本文总结RAG工程化落地时除了要做好文档解析、知识切片、检索策略等基础能力的选择还需要特别关注知识自身的质量保障要做好知识更新检测、验证测试和发布等管理工作以及线上评价反馈收集和运营处理等工作才能取得比较好的检索应用效果。延伸思考要做好知识质量的保障除了以上管理手段和运营机制结合业务需要可能还会涉及到知识间关系维护比如政策文档的引用关系、附件关系等还会涉及到知识提炼增强比如从政策或案例等文本知识中提炼QA对知识还有测试集的维护等工作。当然本文描述的这些保障知识质量的管理和运营机制通常需要有配套的管理平台来支撑否则没法满足管理和运营效率的需要既然是管理平台一定是要按照不同业务场景、不同项目、不同管理要求定制化开发才好用所以目前业界这些主流知识库产品才没有提供这方面的能力但你的RAG项目落地时一定要考虑好这些配套机制。本系列说明基于RAG实践落地经验围绕提升知识检索和应用效果这个主题剖析知识存储和检索机制、总结知识打标元数据的做法、梳理知识管理和运营机制、对比文本知识库和知识图谱的适用场景、探讨Agentic RAG效果等欢迎读者持续关注完整合集《RAG实践》。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】