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律师事务所 网站备案,布吉建网站,温州网站设计服务,大学生实训网站建设心得对于刚入门大模型的小白#xff0c;或是想落地大模型应用的程序员来说#xff0c;RAG#xff08;检索增强生成#xff09;绝对是绕不开的核心技术——它能轻松解决大模型“知识过时”“易幻觉”“不懂私有数据”三大痛点。本文将用11张直观示意图#xff0c;把RAG的核心概…对于刚入门大模型的小白或是想落地大模型应用的程序员来说RAG检索增强生成绝对是绕不开的核心技术——它能轻松解决大模型“知识过时”“易幻觉”“不懂私有数据”三大痛点。本文将用11张直观示意图把RAG的核心概念、七步工作流拆解得明明白白新手也能快速上手建议收藏反复学习一、先搞懂RAG到底是什么RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation检索增强生成名字直接点明了它的核心逻辑用“检索外部知识”的方式增强大模型的“生成能力”。下面这张图清晰展示了其核心框架它的核心价值在于打破传统大模型的“知识牢笼”通过三个关键环节的协同让大模型成为“实时更新、精准可信”的知识处理器检索Retrieval主动“找知识”而非“记知识”传统大模型的知识局限于训练数据想了解2024年的新信息、公司内部文档等根本无从下手。而RAG会主动从外部知识库比如向量数据库中通过近似最近邻搜索ANN算法精准定位与用户问题相关的知识片段。相当于给大模型配了一个“实时搜索引擎”随时能调取最新、最专属的知识。增强Augmented动态扩展上下文零成本更新知识检索到的知识不会直接给用户而是先“喂”给大模型作为上下文的一部分补充进去。这一步完美解决了两个问题一是不用花几百万、几千万重新训练大模型就能让它掌握新知识二是规避了大模型上下文窗口有限的问题只把最相关的知识片段传进去提升效率。生成Generation基于权威依据生成可信答案大模型结合用户的原始问题和检索到的权威知识生成最终回复。关键是它能自动关联知识来源比如“根据2024Q1行业报告第3节内容”不仅减少了“胡编乱造”的幻觉问题还让答案可追溯、可验证专业度和可信度直接拉满。简单总结RAG通过“主动检索找知识→动态增强补上下文→可信生成出答案”的闭环把大模型从“封闭的知识容器”变成了“开放的知识处理器”是平衡大模型实时性、准确性和成本的最优解。二、拆解RAG七步工作流从知识准备到智能生成的全流程了解了核心概念再来看RAG的具体工作流程。下面这张图完整展示了从“原始知识”到“最终答案”的七个关键步骤每一步都环环相扣缺一不可步骤1知识分块Chunking——把海量知识拆成“可检索的小单元”我们要用到的外部知识比如PDF报告、Word文档、企业数据库里的内容大多是大段的文本直接处理会导致语义混乱、检索精准度低。所以第一步要做“知识分块”把大文本切割成语义完整的小片段。这里有个关键原则既要保证每个片段能独立表达完整意思又要适配后续嵌入模型的输入长度限制。比如表格要完整保留不能切成两半段落要按主题边界拆分避免把“问题”和“解决方案”拆到不同片段里。只有分块合理后续检索才能精准。给新手补充常见的分块策略有5种不同场景适配不同策略具体可以参考下面这张图步骤2生成嵌入Embedding——把文字变成“机器能看懂的数字”机器没法直接理解文字的语义所以需要把分好的每个知识块通过“预训练嵌入模型”比如基于Transformer的双编码器转化成高维向量一串数字。这个过程的核心是“捕捉语义特征”比如让“抗过拟合技术”和“正则化方法”的向量非常接近这样机器就能判断两者语义相关。这里要注意RAG用的是“上下文嵌入模型”不是早期的单词嵌入模型比如Word2Vec、Glove。上下文嵌入的优势是“动态适配”——同一个词在不同语境下会生成不同的向量。比如“苹果”在“吃苹果”和“苹果手机”两个句子里向量完全不同能精准区分语义。下面这张图清晰对比了“上下文嵌入”和“单词嵌入”的区别新手可以直观理解步骤3向量存储Vector Storage——搭建“知识记忆库”生成的高维向量会和原始知识块、元数据比如文档来源、页码、创建时间一起存入“向量数据库”。向量数据库不只是个“存储器”更关键的是它支持“近似最近邻索引”比如HNSW索引能实现毫秒级的相似性搜索——相当于给海量知识搭建了一个“快速检索的记忆库”。这里给程序员提个小提示向量数据库是RAG的核心组件选择时要关注吞吐量、检索速度和兼容性比如是否支持多模态向量。常见的向量数据库有Pinecone、Milvus、Chroma等新手可以从Chroma入手轻量化易部署。步骤4用户查询嵌入Query Embedding——把“问题”变成“检索指令”当用户提出问题比如“RAGFlow怎么支持多模态内容”时系统会用“和处理知识块完全相同的嵌入模型”把问题也转化成高维向量——也就是“查询向量”。这样一来问题和知识块就处于同一个“语义空间”机器就能通过计算向量相似度找到最相关的知识。这里的核心逻辑是“统一语义标准”如果知识块用A模型嵌入查询用B模型嵌入两者的向量就无法比对检索就会失效。所以新手在搭建RAG时一定要保证“知识嵌入”和“查询嵌入”用同一个模型。步骤5语义检索Semantic Retrieval——从记忆库中“精准找答案”系统会用查询向量在向量数据库中通过近似最近邻算法ANN快速扫描召回Top-K个最相关的知识块比如包含“RAGFlow OCR提取”“表格转Markdown”的片段。为了提升精准度实际应用中还会结合“关键词匹配”比如BM25算法——既保证能找到语义相关的内容又不会漏掉包含精确术语的片段。比如用户问“多模态支持”如果知识块里有“OCR提取图片文字”“PDF表格识别”等内容即使没直接用“多模态”这个词语义检索也能精准定位到这就是它比传统关键词搜索的优势。步骤6重排序Reranking——给检索结果“排个优先级”初步检索到的Top-K个知识块可能存在“语义相似但主题偏离”的问题。比如用户问“RAGFlow的多模态支持”检索结果里可能混进了“其他工具的OCR功能”这时候就需要“重排序”环节来校准。重排序会用到“交叉编码器Cross-Encoder”它会深度分析查询和每个知识块的交互关系给每个片段打一个精准的相关性分数然后把最契合的片段排在最前面。这一步能有效过滤噪声让后续生成答案的依据更精准。步骤7增强生成Augmented Generation——融合知识生成最终答案最后一步大模型会接收两个输入用户的原始问题以及重排序后的优质知识块。通过注意力机制大模型会把两者的信息融合起来生成连贯、结构化的回复。比如结合“OCR提取图像文本”“表格转Markdown”等知识输出“RAGFlow的多模态支持核心在于两点一是通过OCR技术提取图片中的文字信息二是将PDF/图片中的表格转为Markdown格式保留结构最终实现文本、图像、表格等多模态内容的统一语义处理。”总结RAG的核心价值与应用意义RAG的七步工作流本质是构建了一条“知识固化→意图解析→动态增强→可控输出”的完整链条。它没有改变大模型的核心架构却通过“外部检索上下文增强”的巧妙设计让大模型实现了“知识实时更新”“精准解答专业问题”“适配私有数据”的能力。对于小白来说理解RAG是入门大模型应用的关键对于程序员来说RAG是落地大模型项目的“性价比之王”——不用重训大模型就能快速搭建出适配业务场景的智能问答、文档解析等应用。建议收藏本文结合图中的流程反复梳理后续上手实操会更轻松如何学习大模型 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】