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phpmysql网站开发,做外贸主要看什么网站,常州注册公司,手机网站设计与规划RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统结合信息检索与大语言模型生成能力#xff0c;通过外部知识库检索相关信息再生成答案#xff0c;有效解决大模型知识滞后、产生幻觉等问题。文章详解了RAG系统架构、工作流程#xff0c;以及文档处理、分块策略、Embedding选型等…RAG检索增强生成系统结合信息检索与大语言模型生成能力通过外部知识库检索相关信息再生成答案有效解决大模型知识滞后、产生幻觉等问题。文章详解了RAG系统架构、工作流程以及文档处理、分块策略、Embedding选型等关键技术实现为企业构建智能知识库提供完整解决方案。引言先前在文章《[万人围观用DeepSeek搭建个人知识库真香附完整教程]》系统介绍了如何搭建了个人知识库。运行最终结果思考为何一个文档能被解析还能以另一种方式输出并被真实引用呢这里边实际上内嵌了RAG其原理和架构设计如下这个流程展示了RAG系统的两个核心阶段文档准备阶段用户上传各种格式的文档系统进行解析和分块处理将处理后的内容向量化并存入向量库问答处理阶段用户输入问题系统在向量库中搜索相关信息将问题与相关上下文一起发送给AI模型AI生成回答后返回给用户因此我们说RAG系统的核心价值将用户的私有文档知识与大模型的推理能力相结合既保持了技术的准确性又确保了回答的相关性和实时性。RAG系统介于后期可能搭建企业级知识库今天预热了解下RAG系统的架构设计和工作原理无论对于大模型应用层还是大模型原理都有帮助。什么是RAG系统1、顾名思义英文名称Retrieval-AugmentedGeneration中文译为“检索、增强、生成”。核心思想将信息检索与大语言模型的文本生成能力相结合。您可以把它理解为一个“超级外挂”或“开卷考试系统”它的核心目的是弥补大模型自身的能力缺陷。模型在回答问题前会先从外部知识库中检索相关信息然后基于这些信息来生成答案。基础大模型闭卷考试只能凭记忆回答不知道或忘了就可能答错或瞎编。RAG系统开卷考试学生模型拿到问题后先去翻阅指定的参考资料知识库找到最相关的章节检索 然后结合书本知识和自己的理解增强写出一份有理有据的答案生成。为什么使用RAG?主要为了解决大语言模型的固有缺陷解决知识滞后与静态性问题大模型的训练数据有截止日期无法知晓最新信息。RAG可以使其访问实时、最新的知识。减少“幻觉”通过提供确切的参考依据强制模型基于事实生成答案极大降低了胡编乱造的可能性。处理私有数据企业可以将内部文档、数据库等私有数据作为知识库打造专属的、了解企业内部的AI助手而无需耗费巨资重新训练模型。提高答案透明度与可信度RAG可以要求模型注明答案来源方便用户溯源。RAG系统是如何工作的 RAG检索模块工作流程案例实操阶段说明假如这是一份《智能客服解决方案商业计划书》无涉敏数据我们上传的文档中有这样一段内容基于这份智能客服解决方案商业计划书文档内容我来详细说明RAG检索流程图中各阶段如何工作的 检索流程 各阶段具体工作内容1.输入阶段用户问题“智能客服有哪些功能”2.向量化转换将问题转换为向量[0.23, -0.45, 0.67, 0.12, ...]模型理解问题的语义含义3.多路检索策略向量检索在文档中寻找语义相似的段落匹配到“自动化应答、智能导购、售后支持、客户洞察等功能”关键词检索搜索关键词“功能”、“客服”、“自动化”、“支持”找到包含这些词汇的段落混合检索结合两种方式确保全面性4.检索执行结果找到的相关文本块“它通过自动化应答、智能导购、售后支持、客户洞察等功能7x24小时处理海量客服咨询”“为中小型电商企业提供高效、精准、低成本的全渠道智能客服解决方案”“与人工客服无缝协作构建新一代的客户服务体验”5.重排序与评分语义相关性95%问题直接询问功能文档明确列出具体功能时效性评估良好文档日期2023年10月27日属于较新的商业计划书权威性权重高官方商业计划书信息可信度高6.综合排序最终排名功能列表段落 - 得分98解决方案描述 - 得分85协作体验描述 - 得分757.输出增强上下文传递给LLM的最终上下文产品功能自动化应答、智能导购、售后支持、客户洞察等功能7x24小时处理海量、重复性的客服咨询并与人工客服无缝协作。8. 最终LLM回答基于这个增强上下文LLM可以生成准确回答“我们的智能客服平台主要包含以下功能自动化应答、智能导购、售后支持、客户洞察等能够7x24小时处理各类客服咨询并与人工客服无缝协作提供完整的客户服务体验。”常见问题构建RAG系统时的常见核心问题文档处理如何兼容多种格式PDF、Excel、Word的解析与信息提取解决方案使用专用库处理不同格式文档提取文本内容并保留文档结构统一输出格式便于后续处理想象你要把一堆纸质文件产品手册、客服指南转成电子版用不同工具读取不同格式文件把文字内容提取出来去掉格式干扰。整理成统一格式方便后续使用案例实现# 处理智能客服产品文档def parse_service_documents(file_path): if file_path.endswith(.pdf): import fitz doc fitz.open(file_path) return [page.get_text() for page in doc] elif file_path.endswith(.docx): from docx import Document doc Document(file_path) return [para.text for para in doc.paragraphs]分块策略如何将业务数据合理分割成不同的Chunks平衡信息的完整性与检索效率解决方案按客服功能模块进行语义分块设置合适块大小和重叠区域重要客服流程保持完整性就像整理书籍章节按主题分块客服功能、操作步骤、常见问题分开每块大小适中不要太长难找重点不要太短信息不全相邻块有重叠避免把完整思路切断案例实现def chunk_service_docs(texts): chunks [] for text in texts: # 按功能点分割智能客服文档 if功能in text or服务in text: sentences text.split(。) for i in range(0, len(sentences), 3): # 每3个句子一个块 chunk 。.join(sentences[i:i3]) if chunk: chunks.append({ content: chunk, type: service_function }) return chunksEmbedding与向量数据库选型选择哪种Embedding技术和向量数据库直接影响语义理解能力和检索性能解决方案选择中文优化的Embedding模型使用轻量级向量数据库存储配置相似度计算参数就像给每本书做索引卡片把文字转成数字向量让计算机能理解文字意思选择中文专用模型确保能准确理解中文客服术语用向量数据库存储快速找到相关内容案例实现from sentence_transformers import SentenceTransformerimport chromadb# 初始化Embedding模型和向量数据库model SentenceTransformer(BAAI/bge-large-zh)client chromadb.Client()# 创建客服知识库集合service_collection client.create_collection( namecustomer_service_kb, metadata{description: 智能客服知识库})检索优化如何通过混合检索、重排序等技术提升检索准确率这是决定系统成败的关键解决方案结合语义检索和关键词检索实现结果融合和重排序基于客服场景优化查询就像图书馆员帮你找书既按书名找关键词也按内容主题找语义把找到的结果重新排序把最相关的放前面根据你的需求调整搜索方式案例实现def hybrid_service_search(query, collection, top_k3): # 向量语义检索 results collection.query( query_texts[query], n_resultstop_k * 2 ) # 简单重排序优先返回功能描述类内容 reranked_results [] for i, doc in enumerate(results[documents][0]): metadata results[metadatas][0][i] if metadata.get(type) service_function: reranked_results.insert(0, doc) # 功能描述置顶 else: reranked_results.append(doc) return reranked_results[:top_k]Prompt设计如何设计提示词以充分发挥大模型的能力使其精准利用检索到的上下文解决方案设定客服助手角色定位动态注入检索到的上下文明确回答规范和要求就像检查并润色写好的邮件检查内容是否正确有没有乱说调整语气把生硬的话变委婉美化格式让内容更易读案例实现def build_service_prompt(user_question, context_docs): context \n.join([f- {doc} for doc in context_docs]) prompt f 你是一名专业的智能客服助手请根据以下产品信息回答用户问题 {context} 用户问题{user_question} 请按照以下要求回答 1. 基于提供的产品信息不要编造 2. 回答要专业、准确、友好 3. 如果信息不足请说明 回答 return prompt响应后处理是否需要对回复进行二次处理如格式化、风格调整和事实检查就像检查并润色写好的邮件检查内容是否正确有没有乱说调整语气把生硬的话变委婉美化格式让内容更易读解决方案验证回答基于检索内容统一客服语气和风格格式化输出增强可读性案例实现def post_process_response(response, original_question): # 统一客服语气 response response.replace(不能, 暂时无法) response response.replace(不行, 目前不支持) # 确保回答完整性 ifnot response.startswith(您好): response 您好 response # 添加标准结尾 if还有其他问题notin response: response \n\n如果还有其他问题请随时联系我们 return response​最后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。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要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‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌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‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​