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网站的要求,迅睿cms建站,泰安电视台新闻综合频道,推广普通话海报大语言模型存在幻觉问题#xff0c;生成看似合理但实际错误的内容。检索增强生成(RAG)通过外部知识库、检索器和生成器三部分系统#xff0c;让LLM从外部知识库中检索相关信息辅助生成#xff0c;避免了对模型参数的修改。RAG提高了知识的时效性和准确性#x…大语言模型存在幻觉问题生成看似合理但实际错误的内容。检索增强生成(RAG)通过外部知识库、检索器和生成器三部分系统让LLM从外部知识库中检索相关信息辅助生成避免了对模型参数的修改。RAG提高了知识的时效性和准确性降低了计算成本和运维复杂性是比传统微调更具性价比、更易落地的解决方案特别适用于需要快速集成新知识的场景。一、RAG的定义从外部知识库Corpus中检索出相关信息来辅助改善大语言模型生成质量的系统被称之为检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG是抑制幻觉的有效机制。外部知识库与LLM储存在参数中的知识相对一个被称为参数化记忆另一个被非参数化记忆。RAG系统的基本架构由外部知识库Corpus、信息检索器Retriever、生成器Generator组成其系统链路大致如下图1. RAG系统链路图针对用户提出的查询问题做查询增强可以做同义改写、多视角分解等语义增强也可以做生成背景文档的内容增强。事先定义好的外部知识库为查询提供“抓手”当前用户提出的查询作为“钩子”实现查询与相关文档的抓取。RAG 的核心优势在于不需要对大语言模型的内部知识进行更新便可改善大语言模型的幻觉现象提高生成质量。这可以有效避免内部知识更新带来的计算成本和对旧知识的灾难性遗忘Catastrophic Forgetting。此外在知识时效性、领域适应性、生成内容的可解释性、灵活性与扩展性、生成的精准性上都表现出技术优势。全量微调Full Fine-TuningFFT或参数高效微调Parameter-Efficient Fine-TuningPEFT通常可以让大语言模型更好地学习和掌握新的知识体系尤其适用于各类垂直领域如医疗、法律、金融等的定制化任务。这些方法能够有效提升模型在特定任务或特定领域的表现实现知识的“内化”。但是这种方法局限性也比较明显体现在资源消耗、知识更新的灵活性、灾难性遗忘风险、运维和管理复杂性上。不同领域、不同任务可能需要维护多个微调模型增加了系统的运维难度和成本。其所需的计算资源估计如下图1所示图2. 资源估算计算资源估算https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory?tabreadme-ov-file#supported-models相较之下RAGRetrieval-Augmented Generation则通过“外部检索语言生成”的方式有效绕开了上述问题无需对模型参数进行修改即可灵活集成新知识外部知识库实时可更新具备更好的时效性和灵活性降低了算力消耗和维护成本提高了生成结果的可控性和可解释性。因此在需要快速集成、知识更新频繁或资源受限的场景下RAG 往往是比微调更具性价比、更易落地的选择。二、知识库CorpusLLMs仅能处理文本输入但现实文档包含多模态数据文本/表格/图片/图表结构化与半结构化文档如PDF/Word/Excel需要特殊解析技术。知识库的核心功能包括文档解析层和知识组织层实现原始的知识文档到可检索单元的转变。图3. KILT数据库内容以Wikipedia语料为例原始资料为XML格式的快照经过清楚HTML标签、提取正文、段落分块最后事先向量化存储。三、检索器Retriever在RAG检索增强生成系统中检索器Retriever 扮演着知识库导航员的角色专门负责在海量数据中快速锁定与问题最相关的信息片段为大语言模型LLM的生成环节提供精准的辅助信息。其工作流程如下问题理解将用户提问转化为机器可理解的查询如向量化表示或关键词组合。知识库搜索通过语义匹配或关键词检索从知识库中筛选出Top-K最相关的文档段落例如维基百科条目、技术文档片段等。质量过滤对检索结果进行相关性评分剔除低质量或无关内容如使用BM25/稠密向量相似度计算。RAG的检索器像一位图书管理员它不会自己写书但能瞬间从千万本书中找出你需要的那几页——这正是LLM生成可靠答案的关键保障。图4.检索器结果示意图四、生成器Generator在RAG系统中生成器Generator 是大语言模型LLM的核心组件负责将检索器提供的知识转化为自然语言回答。它就像一位知识整合专家能够结合检索到的外部信息和自身预训练的内部知识生成准确、流畅且符合上下文的答案。它的核心功能有三点知识融合将检索器返回的文档片段如维基百科段落、专业资料与用户查询结合通过注意力机制动态加权关键信息。上下文学习In-Context LearningICL通过Prompt设计如Few-shot示例、思维链提示引导模型理解任务需求。抗幻觉设计当检索信息与内部知识冲突时优先依赖检索结果需配合检索质量优化。部分先进架构如SELF-RAG会引入自省标记Reflection Tokens动态判断是否需检索或修正生成内容。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】