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上海市住房和城乡建设部网站,深圳建站公司品牌网站建设,广告制作服务,致远oa协同管理系统RAG 从来都不是终点。 AI 智能体的核心终局#xff0c;在于 “记忆能力”。 下面用最通俗的方式#xff0c;拆解这场技术进化#xff1a; 一、三代技术演进#xff1a;从 “只会检索” 到 “能学能记” 1. RAG#xff08;2020-2023 年#xff09;#xff1a;一次性检索在于 “记忆能力”。下面用最通俗的方式拆解这场技术进化一、三代技术演进从 “只会检索” 到 “能学能记”1. RAG2020-2023 年一次性检索用完即弃核心逻辑检索一次信息直接生成回答特点没有决策能力只做 “查找 回复” 的机械动作问题经常检索到无关信息比如你问 “北京周末小众景点”它却返回一堆热门景区攻略2. 智能体行动型 RAGAgentic RAG会判断的检索核心逻辑智能体先做 3 个关键决策是否需要检索、该查哪个数据源、结果有没有用特点比传统 RAG 更 “聪明”能过滤无效信息但本质还是 “只读” 模式问题只能从外部拿信息没法从和用户的互动中学习比如记不住你上次说过 “不喜欢爬山”3. AI 记忆AI Memory能读能写会积累经验核心逻辑既能读取外部知识也能把互动中的信息 “写” 进自己的知识库特点记住用户偏好、过往对话、重要细节实现真正的个性化关键突破不用重新训练模型就能通过每次互动积累知识越用越懂你一句话总结三代差异RAG只读一次性使用智能体驱动型 RAG通过工具实现 “有判断的只读”AI 记忆通过工具实现 “能读能写”二、AI 记忆的核心威力让 AI 从 “静态工具” 变 “自适应伙伴”AI 记忆最厉害的地方在于让智能体拥有了 “长期记忆”例如记住你的饮食禁忌、工作习惯、重要日期这些信息会存起来下次互动直接调用。这还解锁了一个关键能力持续学习。以前的模型训练完就 “定型” 了现在的智能体能从每一次对话、每一次任务中积累经验不用重训就能持续进步。可以说记忆是连接 “死板模型” 和 “灵活 AI 系统” 的桥梁。但这也不是没挑战比如记忆会 “出错污染”记混信息、不知道该 “忘记” 没用的内容、还要区分不同类型的记忆比如做事步骤、过往经历、专业知识。如果想快速给智能体加 “类人记忆”可以试试开源框架 Graphiti实时知识图谱工具GitHub 地址在这→ https://github.com/getzep/graphiti三、AI 工程师必备的 8 项核心技能不止会写提示词玩转 LLM大语言模型绝不是 “写好提示词” 就行。生产级别的 LLM 系统需要掌握以下 8 大核心技能通俗拆解 关键要点1. 提示词工程Prompt Engineering通俗理解给 AI 写 “清晰说明书”减少歧义让输出更稳定关键动作快速迭代提示词版本、用 “思维链”一步步推理、加 “少样本示例”给几个正确案例把提示词设计当成 “可重复的工程活”而不是瞎试2. 上下文工程Context Engineering通俗理解给 AI “精准喂料”—— 动态注入数据库、记忆、工具结果等外部信息关键动作平衡 “信息完整” 和 “不浪费令牌”、处理检索到的噪音、避免长文本导致的 “上下文失效”3. 模型微调Fine-tuning通俗理解给基础模型 “做专项培训”让它适配特定场景比如医疗、法律关键动作用 LoRA/QLoRA 等轻量方法省钱省算力、整理高质量数据去重、格式统一、防止 “学太死”过拟合或 “学不会”泛化差4. RAG 系统搭建RAG Systems通俗理解给 AI “装外置大脑”通过向量数据库 嵌入技术减少胡说八道幻觉关键动作优化检索流程索引、文本拆分、改写查询、把检索到的信息和用户问题结构化融合5. 智能体开发Agents通俗理解让 AI “自己做事”规划多步骤任务、调用工具、处理突发情况关键动作管理任务状态、处理工具调用失败、设计 “fallback 方案”例如API 报错了该怎么办6. LLM 部署LLM Deployment通俗理解把做好的 LLM 应用 “上线能用”打包成稳定的 API关键动作控制延迟和并发多人同时用不卡、自动扩缩容、加安全防护防止滥用、监控每一次请求的成本7. LLM 优化LLM Optimization通俗理解给 AI “瘦身提速”降低成本关键动作用量化、剪枝、蒸馏等技术减少内存占用、平衡速度、准确率和硬件成本例如用 CPU 还是 GPU8. LLM 可观测性LLM Observability通俗理解给 AI “装监控”知道它在干嘛、哪里出错了关键动作跟踪令牌使用量、延迟高峰、提示词漂移慢慢偏离原本目标把监控数据用来持续优化普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发