企业官网建设流程全解析

恶意推广网站,做网站 用哪种,自己网站如何做关键词,广州做网站基本流程“ RAG技术未来并不会被淘汰#xff0c;只不过会随着技术的迭代而不断升级。” 关于RAG技术有很多不同的观点#xff0c;有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案#xff0c;最终会被淘汰#xff1b;但也有人认为RAG技术仍不能被替代#xff0c;其作用依然无可代替#…“RAG技术未来并不会被淘汰只不过会随着技术的迭代而不断升级。”关于RAG技术有很多不同的观点有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案最终会被淘汰但也有人认为RAG技术仍不能被替代其作用依然无可代替而还有观点认为RAG技术会随着大模型技术的迭代进行升级更多的是会形成协同发展。而从企业的角度来说由于RAG技术未来的不确定性因此有些人对RAG还存在各种各样的顾虑问题。所以我们今天就来讨论一下关于RAG在未来的发展形势。RAG的未来会是什么样关于RAG技术会不会被淘汰的问题作者认为应该不会被淘汰但肯定会随着大模型技术的发展不断地迭代和演进。下面我们就来详细梳理一下为什么RAG技术不会被淘汰。首先关于RAG技术被淘汰的原因无非就是说大模型的能力越来越强参数越来越大泛化能力越来越强所以以后不再需要RAG这种外部增强工具。但我们来思考一个问题虽然大模型的能力会越来越强大但其能力总是有限的大模型总不可能真正成为一个无所不能的“神”至少在可见的未来这种情况几乎不可能实现。其次目前模型主要采用的还是预训练的方式虽然也有反馈学习等方式的出现但大模型并没有真正学会自主学习对实时数据依然无法进行处理而这正是RAG发挥作用的地方。再有马克思所推崇的第一性原理一切以物理规律为基础大模型的能力增强但其体积和存储空间也会不断增大但我们知道物理存储是有极限的不可能所有都行都能存储下来。再者说即使不考虑物理存储的问题大模型完全依靠自身能力去存储所有数据但这个成本怎么办对很多企业来说训练和微调一次模型的成本是不可接受的哪怕可以接受有更便宜和方便的RAG技术为什么不去选择RAG而是选择训练或微调训练和微调模型的成本不仅仅只包括资金成本同时还包括技术成本和时间以及迭代成本。比如说训练或微调一个金融领域的模型就只能应用于金融领域但如果有需求需要处理法律领域的问题该怎么办这时又需要重新训练一个新的法律模型虽然说微调和训练能让模型在特定领域上表现更好但其缺点同样不可忽视。而使用RAG技术就没有这方面的顾虑只需要训练一个NLP任务的模型然后处理金融领域就加载金融领域的数据处理法律领域的问题就加载法律领域的数据。所以RAG具备模型训练所不具备的优势成本低实时性好领域适配灵活而且从目前的RAG技术发展来看RAG技术也经过了几次版本的迭代从刚开始的纯文本检索的RAG技术到现在的相似度检索图结构存储认知增强和分布式RAG等。更多的还可以把RAG技术与其它领域的技术相结合比如说智能体通过智能体来实现RAG的自主检索的功能。RAG不会消失而是会进化为智能系统的核心基础设施。其价值不在于取代大模型而在于构建可持续进化的认知体系。拒绝RAG的企业将在AI落地深水区失去关键竞争力。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2026 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​2026 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”