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瀑布流响应式网站模板,无锡效果图制作,汽车网站建设需要多少钱,嘉兴微信网站大模型虽然强大#xff0c;但依然存在两大痛点#xff1a; 幻觉问题#xff1a;模型可能在缺乏事实支撑时“编造答案”#xff1b;知识断层#xff1a;只能依赖训练时的存量知识#xff0c;无法覆盖最新或垂直领域的信息。 这时#xff0c;**RAG#xff08;检索增强生…大模型虽然强大但依然存在两大痛点幻觉问题模型可能在缺乏事实支撑时“编造答案”知识断层只能依赖训练时的存量知识无法覆盖最新或垂直领域的信息。这时**RAG检索增强生成**成为解决方案。它的思路很直接先检索→从外部知识库找到相关信息再生成→把检索结果交给大模型回答问题。这种“检索生成”的组合不仅能降低幻觉率还能让模型更快适应新的知识场景。本期推荐和鲸社区创作者云逸分享的LangChain RAG系统实战项目其完整演示了如何结合LangChain框架与Qwen3模型从数据索引到接口服务搭建出一个可落地的RAG问答系统。一、为什么选择LangChain实现一个RAG系统并不复杂但要把整个链路从数据加载、向量化、检索、排序到生成打通过程冗长。LangChain的优势就在于它的模块化和生态支持现成组件数据切分、向量数据库、检索器、问答链等开箱即用生态丰富支持FAISS、Milvus、Pinecone等数据库也兼容OpenAI、Qwen等Embedding和LLM可扩展不仅能做RAG还能扩展到多步推理、工具调用、对话记忆等复杂应用。这意味着开发者可以把更多精力放在业务逻辑和效果优化上而不是从零造轮子。二、干货解析RAG三步走在项目中RAG 的核心流程被拆解为三步每一步都有清晰的实现构建索引让文档“能被理解”项目做法加载四大名著等中文古典小说先切分成合适的片段再用Qwen3-Embedding-4B将其向量化。价值Embedding 把文本变成“语义坐标”存入FAISS向量数据库让模型能按语义相似度检索而不是死板的关键词匹配。检索与精排找到最相关的信息项目做法当用户提问时系统会用向量检索召回候选片段再用Qwen3-Reranker-4B对结果精排序。价值粗召回保证覆盖面精排保证准确性。这一步解决了很多“检索结果不准”的问题让答案更贴近用户问题。生成回答大模型“有据可依”项目做法将排序后的上下文与问题一起打包成prompt交给大模型通过LangChain的RetrievalQA模块生成答案。价值大模型的输出不再是“瞎编”而是基于检索结果的总结与推理显著降低幻觉。通过这三步项目打通了RAG的完整闭环形成了一个可实际使用的问答系统。三、项目亮点EmbeddingReranker组合使用Qwen3-Embedding-4B做语义检索Qwen3-Reranker-4B精排序极大提升检索结果的相关性。全流程打通从文档加载、索引构建到FastAPI服务上线完整覆盖从研发到应用全过程。真实调试经验项目中记录了显存溢出、类型报错等常见问题及解决方案贴近一线开发实践。扩展性强项目留出了优化空间比如更灵活的分块策略、更智能的prompt设计适合二次开发。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。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】