企业官网建设流程全解析

温州网站建设培训,看电影电视剧的好网站纤纤影院,天津做网站的大公司,知名的中文域名网站检索增强生成#xff08;RAG#xff09;系统已迅速成为企业级应用的核心技术#xff0c;它在企业搜索和智能聊天机器人等领域展现出巨大潜力。今天#xff0c;我们将深入探讨RAG#xff0c;从其基础概念出发#xff0c;逐步剖析其工作原理和多样的架构#xff0c;帮助您…检索增强生成RAG系统已迅速成为企业级应用的核心技术它在企业搜索和智能聊天机器人等领域展现出巨大潜力。今天我们将深入探讨RAG从其基础概念出发逐步剖析其工作原理和多样的架构帮助您全面理解这一强大技术。什么是RAG要理解RAG最简单的方式就是记住这个公式检索Retrieval这个过程就像一位勤奋的图书馆管理员根据用户的提问迅速在庞大的资料库中找到最相关、最精准的文档或信息。生成Generation而这一步则像一位才华横溢的作家利用从图书馆管理员那里得到的资料创造出清晰、连贯且富有洞察力的答案。为什么需要RAG尽管像GPT-4和DeepSeek这样的大语言模型拥有惊人的能力但它们主要是在公共数据上进行训练。这就意味着它们是静态的缺乏对企业内部专有、私有或实时数据的访问权限。 当被问及特定领域的问题时这些模型往往会产生“幻觉”——即生成听起来合理但实际上是错误或误导性的答案。这对于需要高准确性和可靠性的商业应用来说是无法接受的。RAG正是为了解决这个核心痛点而生。它通过在用户提问时动态检索相关文档或信息并将其作为LLM的补充背景知识从根本上改变了游戏规则。减少幻觉RAG确保LLM的回答始终“有据可查”其内容都来源于检索到的真实文档极大地降低了错误信息的产生。支持引用RAG系统可以提供源文档的引用让用户能够追溯和验证信息的来源增强了回答的透明度和可信度。RAG如何工作RAG的工作流程可以清晰地划分为两个主要步骤数据索引和检索生成。数据索引A.数据准备首先我们需要识别并收集需要索引的各种文档。然后我们将这些文档内容切割成一个个易于处理的小块chunks。B.向量化处理这些小块随后被输入到一个专门的嵌入模型中。C.语义表示嵌入模型会将每个文本块转化为一个高维度的向量这个向量能够精确地捕捉到文本的语义含义。D.向量数据库存储最后这些向量嵌入被高效地存储在专门的向量数据库中以便日后进行快速、高效的相似度搜索。检索 生成当用户提出问题时RAG的第二个阶段便开始了。问题向量化用户的原始问题会通过与数据索引阶段相同的嵌入模型被转换为一个语义向量。相似度搜索这个问题向量随后会与向量数据库中存储的所有向量进行相似度比较以找到语义上最接近的那些。上下文提取相似度搜索会返回Top-k个最相关的信息块。答案生成LLM将用户的问题以及这些检索到的信息块作为上下文输入。最终响应LLM利用这些丰富的上下文生成一个既准确又有依据的答案。既然您已经掌握了RAG的基本工作流程接下来我们将深入探讨其各种高级架构看看它们是如何不断进化的。RAG架构1. 朴素RAGNaïve RAG这种最基础、最直观的工作流程即直接检索相关文本块并将其传递给LLM以生成响应就是我们所说的朴素RAG。它是所有RAG架构的基石。2. 高级RAGAdvanced RAG高级RAG在朴素RAG的基础上进行了优化旨在解决其在信息检索方面的局限性。它通过一系列预检索策略、后检索策略以及微调嵌入模型显著提升了传递给LLM的上下文质量。在预检索阶段我们着重于在执行搜索之前就优化用户查询。这可以包括重写、扩展或转换查询使其更易于检索到高质量结果。查询重写细化原始查询以更好地匹配检索过程。查询扩展生成原始查询的多个变体以拓宽搜索范围确保不会遗漏潜在的相关信息。在后检索阶段一旦我们获得了初步的搜索结果重点是如何高效地处理和整合这些信息。重排序Re-ranking根据与问题的关联度对检索到的文本块进行重新排序确保最重要的信息被优先考虑。上下文压缩Context Compression通过剔除冗余或低价值的信息减小上下文的规模使得提示更加简洁、高效。此外在某些特定领域通过微调自定义嵌入模型能够更准确地捕捉专业术语和概念的细微差别进一步提升检索的精准度和相关性。3. 图RAGGraph RAG图RAG是朴素RAG的智能升级版。它不仅依赖于文本的语义相似性还通过整合知识图谱KGs将实体及其相互关系纳入检索过程。这种方法能够实现更具上下文、更精确、语义更丰富的检索帮助LLM更好地理解信息之间的深层联系从而生成更准确的答案。4. 混合RAGHybrid RAG混合RAG系统将不同检索方法的优势结合起来为LLM提供更全面、更具洞察力的上下文。朴素RAG 图RAG同时利用向量搜索和图搜索的优点既捕捉文本的语义相似性也利用实体间的关系上下文。朴素RAG 关键词搜索将基于语义的检索与传统的关键词搜索相结合确保即使是精确的专有名词也能被准确捕捉。5. 多模态RAGMultimodal RAG多模态RAG是一种前沿方法它超越了单一的文本格式将多种内容类型例如文本、图像、视频结合起来进行信息检索和生成。通过同时利用文本和视觉信息多模态RAG为LLM提供了更丰富、更全面的上下文使其能够处理更加复杂的跨模态查询。6. 智能体RAGAgentic RAG智能体RAG架构引入了**智能体agents**的概念它们负责管理和协调外部信息的检索和使用。这种架构将复杂的检索任务分解给专业的智能体极大地提高了系统的灵活性和可扩展性。单智能体RAG一个智能体作为“路由器”决定从哪个知识源或工具进行查询。多智能体RAG一个主智能体协调多个专业智能体分别处理不同的数据源从而实现高度模块化和可扩展的检索工作流。RAG技术不仅是对大语言模型能力的增强更是构建可靠、可信赖AI应用的关键。从最初的朴素RAG到如今的多样化架构RAG正在不断演进为我们打开了通往更智能、更具洞察力的AI应用的大门。通过深入理解这些不同的架构您将能更好地为您的特定需求选择和设计最合适的RAG解决方案。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”