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一个网站开发的流程图,wordpress首页横向显示文章,石家庄网站建设网站建设,wordpress 个人最近 AI 圈子里最火的技术莫过于 RAG (检索增强生成)。简单说#xff0c;就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库#xff0c;让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。 市面上很多 RAG 工具都要收费#xff0c;或者部署起来像修核电站一样复杂。 今天#xff0c;我给…最近 AI 圈子里最火的技术莫过于RAG (检索增强生成)。简单说就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。市面上很多 RAG 工具都要收费或者部署起来像修核电站一样复杂。今天我给个人开发者和学生党带来一套“白嫖级”黄金方案❌ 不需要买显卡 (GPU)❌ 不需要租服务器❌ 不需要复杂的 Docker 部署✅全中文支持 免费 API 纯 Python 代码只要你会一点点 Python10分钟就能在自己电脑上跑通 什么是 RAG大模型 (LLM) 就像一个博学的考生但他没看过你的《员工手册》。RAG 就是一场**“开卷考试”**你提问。系统先去你的《员工手册》里翻书检索。把翻到的几页纸和问题一起交给考生。考生根据资料写出答案。️ 我们的“零成本”技术栈为了实现这个目标我们精选了以下组件大脑 (LLM)Qwen 2.5 (7B)。目前最强的开源中文模型之一。我们通过硅基流动 (SiliconFlow)的免费 API 调用速度飞快。翻译官 (Embedding)BGE-M3。智源研究院出品中文语义理解的天花板。同样使用免费 API。记忆库 (Vector DB)Chroma。一个 Python 库就能运行的向量数据库不用装软件数据存本地轻量又好用。搬运工 (PDF Parser)PyMuPDF。用来把 PDF 变成文字。免费申请硅基流动https://cloud.siliconflow.cn/i/i8GShr3q 核心代码实战第一步安装依赖打开终端一行命令搞定pip install openai chromadb pymupdf第二步处理 PDF 文档RAG 的第一步是把长文档“切”成小块Chunking方便检索。import fitz # PyMuPDF def extract_and_chunk(pdf_path, chunk_size300): doc fitz.open(pdf_path) full_text for page in doc: full_text page.get_text() # 简单的切片逻辑 chunks [] for i in range(0, len(full_text), chunk_size - 50): # 50字重叠 chunks.append(full_text[i : i chunk_size]) return chunks第三步存入向量数据库这一步是 RAG 的灵魂。我们将文本转换成向量一串数字存入 Chroma。import chromadb from openai import OpenAI # 配置硅基流动 API (兼容 OpenAI 格式) client OpenAI(api_key你的_API_KEY, base_urlhttps://api.siliconflow.cn/v1) chroma_client chromadb.EphemeralClient() # 内存模式跑完即焚 collection chroma_client.create_collection(namedemo) # 向量化并存储 def add_to_db(chunks): embeddings [] for text in chunks: # 调用 BGE-M3 模型 resp client.embeddings.create(inputtext, modelBAAI/bge-m3) embeddings.append(resp.data[0].embedding) collection.add( documentschunks, embeddingsembeddings, ids[fid_{i} for i in range(len(chunks))] )第四步问答全流程当用户提问时我们先搜相关片段再把片段喂给大模型。def ask_ai(question): # 1. 搜索 q_vec client.embeddings.create(inputquestion, modelBAAI/bge-m3).data[0].embedding results collection.query(query_embeddings[q_vec], n_results2) context \n.join(results[documents][0]) # 2. 生成 prompt f基于背景信息{context}\n回答问题{question} response client.chat.completions.create( modelQwen/Qwen2.5-7B-Instruct, messages[{role: user, content: prompt}] ) return response.choices[0].message.content✨ 效果演示 总结你看搭建一个企业级的 RAG 系统其实核心逻辑就这几十行代码。通过SiliconFlow Chroma的组合我们完美解决了“中文理解”和“部署成本”两大难题。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​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”