企业官网建设流程全解析

dw做网站需要数据库么,通用企业网站织梦模板(红绿蓝三色),wordpress手机端m.,手工加工网本文系统介绍大模型五大核心技术#xff1a;Transformer与MoE混合专家架构、LoRA系列高效微调方法、传统RAG与Agentic RAG对比、五种Agentic AI设计模式及RAG系统的文档分块策略。内容覆盖从基础架构到应用优化的完整技术链#xff0c;为开发者提供大模型理解、微调与实用的全…本文系统介绍大模型五大核心技术Transformer与MoE混合专家架构、LoRA系列高效微调方法、传统RAG与Agentic RAG对比、五种Agentic AI设计模式及RAG系统的文档分块策略。内容覆盖从基础架构到应用优化的完整技术链为开发者提供大模型理解、微调与实用的全面指导是学习大模型技术的必读收藏资料。1、Transformer 与 LLM 中的混合专家MoE如上图左边是传统Transformer的结构右边是基于Mixture of ExpertsMoE的 Transformer 改进结构。两者前半部分基本相同主要区别出现在Decoder Block中的前馈网络Feed Forward Network部分。 技术原理Transformer是一种神经网络结构基于“自注意力机制”Self-Attention擅长处理序列数据如文本。Transformer 的基本结构包括多头注意力机制 前馈网络 残差连接 LayerNorm。MoEMixture of Experts是一种结构改进它在原始的前馈层FFN中插入多个“专家子网络”每个专家网络都是一个小的 MLP。通过一个门控函数gating function决定每个 token 激活哪些专家。只激活一小部分专家节省计算资源。⚙️ 工作原理输入 token 被编码后进入 Transformer 层。在 MoE 层门控机制会判断哪个 token 更适合哪个“专家”。每个 token 只传给几个通常是 2 个专家处理。专家输出加权合并进入下一层。提高了参数规模同时大大降低了推理计算量。✅核心对比总结项目标准 TransformerMixture of ExpertsMoEFFN单一共享 FFN多个专家 FFN动态选择计算量所有 token 都计算完整 FFN每个 token 只激活一小部分专家参数规模参数有限易扩展受限可大规模扩展参数仍保计算高效应用场景通用场景超大规模语言模型如 GPT-MoE2、 微调 LLM 的 5 种方法这张图展示了微调大语言模型LLM的 5 种常见方法都是在原模型权重冻结不变的前提下添加少量可训练参数以实现高效低成本微调的技术方案。我们逐一讲解每种方法的原理与差异 背景知识为什么要用这些技术传统的 LLM 微调需要训练数百亿参数非常耗费资源。LoRA 系列方法通过只训练少量附加参数让微调变得高效、便宜且更易迁移。✅ 1. LoRALow-Rank Adaptation 原理在不修改原模型参数 WWW 的前提下用两个小矩阵对其进行低秩更新。 关键点只训练 A、B 两个小矩阵参数少效率高原始权重 W 保持冻结应用于 Q/K/V/W 的线性层✅ 2. LoRA-FAFeature-Aware LoRA 原理与 LoRA 类似也是插入两个低秩矩阵 A、B但加入了特征感知Feature-Aware机制。 特点A、B 会根据输入特征动态调整更适用于复杂任务中提升泛化能力类似条件适应conditional adaptation。✅ 3. VeRAVector-based Rank Adaptation 原理VeRA 使用可训练向量而不是矩阵来构造 A、B从而进一步减少参数量。 特点A、B 向量通过哈希或随机映射扩展为矩阵进一步压缩参数适合边缘设备部署参数共享机制强。✅ 4. Delta-LoRA 原理在 LoRA 的基础上引入原始权重变化的残差delta建模其中 特点不仅训练 LoRA 部分还拟合权重变化综合了显式残差与隐式低秩精度提升但略增加训练成本。✅ 5. LoRALoRA Plus 原理几乎与原始 LoRA 一样但更新规则改进为矩阵 B 提供更大的学习率因为它影响更大。 特点训练更新时对 A、B 使用不同的学习率更高效训练、更快收敛效果通常优于原始 LoRA。 5种方法总结对比表方法参数数量训练速度精度原理特点LoRA少快好低秩矩阵更新LoRA-FA中中较好输入特征感知VeRA极少极快一般向量构造矩阵Delta-LoRA多慢更好加入权重残差LoRA少快更好更优更新策略RAG 与 Agentic RAG 对比如上图清晰地对比了两种RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成方法✅ 上半部分传统 RAG 下半部分Agentic RAGAgent 驱动的增强型 RAG 背景科普什么是 RAGRAG 是一种将外部知识库如文档、数据库与大语言模型LLM结合的技术。它通过“先检索再生成”的方式让模型不依赖记忆就能回答问题。✅ 一、Traditional RAG 的原理上半部分步骤流程文档编码通过嵌入模型如 OpenAI Embedding 或 Sentence-BERT将文档转换为向量。构建向量索引把这些向量保存到向量数据库如 FAISS、Pinecone、Weaviate。用户提问编码将用户的查询转成向量表示。相似度检索在向量数据库中查找与 query 向量最相近的文档。拼接上下文把相似文档与 query 一起作为 prompt 提供给大模型。输入 LLM大模型结合用户问题和外部知识生成答案。输出最终结果 二、Agentic RAG 的原理下半部分特点像一个思考的智能体Agent一样不断反思、决策、修正和补充信息。步骤流程输入初始 queryAgent 重写问题让问题更适合检索或回答增强 clarity intent。评估是否需要更多细节Agent 自主判断这个问题是否需要进一步搜索。若不需要→ 直接生成答案见步骤 9-11若需要→ 继续下一步Agent 判断最佳信息来源比如选择向量数据库 / API / 实时网页 / 内部文档等。选择合适的 source 进行搜索检索上下文与 updated query 一起输入 LLM模型生成回答Agent 评估回答是否相关、有用若 YES → 输出最终结果若 NO → 重新开始 → 调整 query继续反馈闭环 对比总结维度Traditional RAGAgentic RAG是否具备自我调节能力❌ 不具备✅ 具备可判断信息是否充分query 是否会优化❌ 一次性输入✅ 可动态重写、细化 query检索来源通常只支持向量数据库可使用向量库、API、互联网等多源回答质量控制❌ 无反馈闭环✅ 有判断机制不满意可反复查找使用场景简单问答、静态知识高准确性要求、动态信息检索场景 总结Traditional RAG 静态问答机器人Agentic RAG 会思考的搜索助手 问答机器人5 种常见的 Agentic AI 设计模式这张图介绍了五种最流行的代理AI设计模式它们分别是反射模式、工具使用模式、React模式、规划模式和多代理模式。以下是每种模式的工作原理**1.反射模式Reflection Pattern**‌用户提出问题Query。LLM大型语言模型生成答案Generate。系统将生成的答案反射回LLM以进行迭代改进Iterate生成更理想的初始输出。**2.工具使用模式Tool Use Pattern**‌用户提出问题Query。LLM进行推理Reason并调用相应的工具。工具执行操作并返回结果供用户查看。**3.React模式ReAct Pattern**‌用户提出问题Query。LLM进行推理Reason。根据推理结果代理执行相应的操作Action如与数据库交互或调用API最终将结果返回给用户。‌4.**规划模式Planning Pattern**‌用户定义任务Planner。系统生成执行这些任务所需的代码或指令。如果不需要执行单个任务则通过代理ReAct Agent执行这些任务并将结果返回给用户。**5.多代理模式Multi-agent Pattern**‌用户提出问题Query。前端代理FM agent将问题分配给不同的代理如设计代理DesignTime agent、开发运维代理DevOps agent和技术负责人代理Tech lead agent。每个代理执行相应的任务并将结果整合后返回给用户。模式名称优点缺点‌反射模式‌通过用户反馈实现输出迭代优化显著提升生成内容准确性需要多次交互迭代响应时间较长用户体验可能受影响‌工具使用模式‌通过调用外部API扩展能力边界可处理复杂结构化数据场景依赖第三方工具稳定性错误传递风险较高需维护多个接口文档‌React模式‌推理与执行闭环设计适合需要实时数据更新的交互场景流程链路复杂度较高调试定位问题困难资源消耗较大‌规划模式‌支持任务自动分解与代码生成适合大规模流程自动化场景任务拆解可能偏离预期需人工校验中间结果维护成本较高‌多代理模式‌分布式协同工作机制具备横向扩展能力可并行处理异构任务代理间通信成本较高需额外设计协调机制系统架构复杂度陡增1RAG 的 5 种分块方法上图是《5种 RAGRetrieval-Augmented Generation的切分策略Chunking Strategies》用于将文档拆分为更适合大模型处理的“块”以提高检索增强生成RAG的效果。下面是图中五种策略的逐一讲解1Fixed-size chunking固定长度切分原理将文本按固定长度如字数或token数切分每个chunk长度一致可能有重叠。例子Chunk 1: “Artificial intelligence is transforming technology”Chunk 2: “transforming technology and shaping the future”优点简单高效易于实现。缺点可能会打断语义结构不利于理解上下文。2Semantic chunking语义切分原理首先按句子或段落划分然后基于语义相似度如余弦相似度将相近的部分聚成一个chunk。步骤分句或分段。依次合并相似内容直到相似度骤降。开始下一个chunk。优点chunk 更具语义完整性有助于更准确的检索。缺点计算复杂度较高。3Recursive chunking递归切分原理按主题或段落初步划分后对超过最大chunk大小的部分继续递归切分。步骤按大段落或主题初步切分。判断是否超过chunk大小限制。若超过继续细分直到合适为止。优点平衡了结构完整性与大小限制。缺点可能出现不均匀的chunk大小。4Document structure-based chunking基于文档结构切分原理利用文档固有结构如标题、引言、小节、结论进行切分。步骤根据格式化结构切分如标题、引言、各节。每部分作为一个chunk。若部分太大再结合递归切分处理。优点保留了清晰的逻辑结构适合正式文档。缺点依赖文档格式标准化不适用于非结构化文本。5LLM-based chunking基于大模型的切分原理直接将原始文档输入大模型由其智能生成最合适的语义chunk。步骤输入文档给LLM。让LLM基于语义、结构、自定义规则等生成chunk。优点高智能性、灵活性强能自适应各种内容。缺点计算资源消耗大可能不可控。总结建议策略是否推荐用于正式文本是否保留语义完整性实现难度Fixed-size chunking❌❌⭐Semantic chunking✅✅⭐⭐⭐Recursive chunking✅✅⭐⭐Structure-based✅✅✅✅⭐⭐LLM-based chunking✅✅✅✅✅✅⭐⭐⭐⭐如你正在做文档类RAG项目推荐结构化切分 递归切分或语义切分若你对效果要求极高、资源充足可以尝试LLM-based chunking。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】