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网站开发前端是什么,wordpress搬家 登录报错,网站建设与运营第二次在线作业,手机优化软件哪个好用“ RAG的本质就是快速和准确的召回文档#xff0c;但由于各种原因会导致其召回质量不尽人意#xff0c;因此我们需要从多个方面来优化其召回结果。” 虽然说现在大模型的主流应用方向是智能体——Agent#xff1b;但也不能否则RAG在其中扮演的重大作用#xff0c;因此RAG也…“RAG的本质就是快速和准确的召回文档但由于各种原因会导致其召回质量不尽人意因此我们需要从多个方面来优化其召回结果。”虽然说现在大模型的主流应用方向是智能体——Agent但也不能否则RAG在其中扮演的重大作用因此RAG也是企业应用场景中经常用到的技术。但RAG虽然看起来很简单但事实上存在很多问题和坑还是那句话想把RAG做出来很简单但想把RAG做好就很难。以作者自身遇到的问题为例一起讨论一下RAG各个环节中存在的问题和优化方案。从技术的角度来说RAG主要存在三个阶段文档处理数据召回增强生成其中这三个阶段最后一个阶段最简单就是把召回的内容丢给模型让模型根据这些内容进行处理所以RAG的难点主要在前两步文档处理和数据召回数据召回的质量直接影响到生成质量。RAG中场景的问题和解决方案文档处理所谓的文档处理本质上就是把外部文档处理成向量格式然后通过相似度计算的方式进行语义召回。当然RAG并没有限制必须把文档处理成向量格式也没限制必须要进行相似度召回RAG的目的是快速准确的找到和问题相关的内容因此使用任何召回方式都可以包括传统的字符匹配和现在的语义查询。只不过对于非格式化数据以及基于自然语言对话的展示场景使用相似度语义检索更符合业务场景。文档处理之所以是一个难点就在于其复杂的文档格式如txtwordpdfmarkdownexcelcsv等等很多种格式并且这些格式的数据没有一个统一的规范虽然excel和csv是格式化数据但在不同的业务场景中可能需要不同的处理比如有些场景中只需要按列处理即可而有些场景中可能需要解析表结构然后拼接成markdown或合并部分列数据。因此文档处理中文档的类型复杂的内容格式对格式化的不同要求以及文档的管理都是难点毕竟如果文档处理的不好会直接影响到第二步数据的召回质量。所以文档处理的难点其中之一就是怎么根据不同的业务场景去规范文档的处理流程及格式其次就是类似于wordpdf这种复杂的文档类型由于其没有固定的格式以及其同时支持多种不同模态的数据(文字图片表格架构图等等)导致其处理起来特别麻烦很容易丢失内容原本的意义如架构图和设计图等很难在向量化之后还保持其原本的意义。当然虽然现在使用多模态模型能够从一定程度上解决这个问题但从成本和复杂度来说好像又不是很值得。但基于orc等技术处理的复杂文档会丢失大量的有用信息。向量数据的保存其次是向量化数据的保存之前的数据大多使用关系型数据库进行保存并且其表结构和数据可以随时调整和修改但向量化数据库由于其特殊性导致其并不能像传统数据库那样随便进行编辑和修改因此刚开始设计的向量数据库随着业务的发展很难适应新的业务变化但其调整起来又特别复杂特别是随着业务数据的增多导致其维护其它特别麻烦。数据召回数据召回的目的是根据用户问题从大量的知识库中找到与用户相似度最高的文档内容然后交由模型进行增强生成但是面对语义召回这种本身就不确定的召回方式会出现两种情况一种是无法召回有效数据另一种是召回大量不相关数据而不论哪一种都会对下一步的增强检索造成严重的影响毕竟模型无法判断你提供的文档质量。因此面对这种情况需要从多个维度来提升召回质量一是在召回侧通过完善用户问题提出子问题假设性文档召回(hyDE)标量召回等。其次就是在文档处理端对文档进行提炼总结增加多个维度的相似度计算。增强生成虽然说增强生成比较简单但其实也挺重要的在上一步的数据召回时有时为了提高数据的召回质量会添加很多无关字段因此在正式把召回数据提交给模型之前我们需要对文档数据进行清洗和格式化处理比如删除一些无关字段把文档转换成模型更好处理的格式等等。而不是直接把召回内容一股脑的全部丢给模型。当然以上只是传统的RAG处理流程目前随着智能体技术的发展智能体技术也逐渐被应用到RAG中原理就是借助智能体的强大的工具使用能力以及自主决策能力让RAG系统能够动态获取外部数据的能力而不是只是人工处理好的死数据比如说使用浏览器进行网络搜索。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