企业官网建设流程全解析

考试系统 微网站是什么样的,九州娱乐官方网站怎么做代理,12380网站建设情况的报告,重庆可作为推广的网站“ 想做一个RAG项目很容易#xff0c;但要想做好一个RAG系统却很难。” 最近手上的一个RAG聊天类项目也算接近了尾声#xff0c;虽然从功能上来说项目已经完成了#xff1b;但从质量上来看#xff0c;其实离真正的完成还差了老大一截#xff0c;原因就是做出来了#xff…“想做一个RAG项目很容易但要想做好一个RAG系统却很难。”最近手上的一个RAG聊天类项目也算接近了尾声虽然从功能上来说项目已经完成了但从质量上来看其实离真正的完成还差了老大一截原因就是做出来了但没做好。因此今天我们就来基于这个项目做一个基本的项目总结看看在一个企业级RAG系统中到底存在哪些问题以及应该怎么做。企业级RAG还是那句话RAG从技术的角度来看主要是三个部分文档预处理文档召回生成增强所以我们就从这三个角度来看一下在真正的企业级项目中应该怎么做。文档预处理文档预处理一直都是RAG系统中的一个技术难点原因就在于无格式的复杂文档处理典型的就是wordpdf这种图文表混合的文档目前为止还没有一个很好的解决方案。但技术的发展是一个线性的过程并不能因为存在问题就不管了因此面对这种问题我们需要在贴合业务场景的前提下尽量的把这些存在问题的影响降到最低。在这里我们需要强调也是需要注意的一件事文档预处理之前一定要搞明白你的业务场景不同的业务场景对文档处理的要求也不尽相同比如说你是业务咨询类场景这时你可能主要需要的是一些文字描述类文档而如果你是技术咨询类场景可能还需要大量的架构图方案设计等。前者我们可能只需要使用ocr技术或者直接把文档中的图片给丢掉即可而后者可能需要使用多模态技术把文档中的图 文 表给抠出来然后进行混合检索和回答。再说文档格式的问题在真实的业务场景中文档的来源很复杂包括线下文档wordpdfexceltxt等常见文档以及线上文档数据库API等数据格式也多种多样因此需要有一个统一的文档格式来承载这些不同的文档数据只有这样才能方便我们统一进行管理和预处理。毕竟对于检索召回端来说文档预处理属于前置流程其对检索召回是无感的所以在文档预处理时只需要按照要求的文档格式进行处理那么就可以完全做到文档处理和召回的分离减少系统的耦合性。比如作者在项目中就是把所有格式的文档都处理成markdown格式这样就可以进行统一的管理和向量化。当然这里文档转换成markdown格式并不是直接把原文档简单转换成markdown即可而是需要对原文档进行清洗梳理删除一些无用和不规范的内容尽量让markdown文档变得紧凑舍弃部门全而不精的内容。并且可以对处理之后的markdown文档进行总结提炼——summary以及提取标签这样在检索端就可以使用标量召回和相似度召回提升召回率。文档召回在第一步文档处理过程中我们在尽可能保证文档质量的前提下第二步要关注的就是文档召回的方式问题了。在文档召回过程中我们首先需要对用户的问题进行处理这里的处理包括问题的完善和优化提出相似子问题以及最后的兜底问题等。原因主要在于用户在提出问题时除非特别专业或了解相关内容否则很多情况下用户自己可能都不知道到底应该怎么提问题以及问题中会存在语义不通顺错别字等情况。所以对问题进行改写优化并从多个维度提出几个相似性问题有助于提高召回率。其次可以根据用户的问题提取标签这样就可以根据这些标签进行标量检索这样能够大大提升准确率以及查询效率毕竟简单的字符匹配相对应向量计算要快得多。之后通过多种方式召回数据之后最后需要对召回的数据进行去重排序等操作把相似度最高的数据丢给大模型而不是把召回的所有数据都丢给大模型。生成增强在完成数据召回之后并不是说这些数据就直接丢给大模型我们还需要对这些数据进行处理否则会存在很多问题。比如说你最终召回的数据是一个文档列表我们是否能够先把这个文档列表转换成一段完整的文档而不是一段一段好像无关的文档列表。其次由于模型上下文窗口有限特别是在多轮对话中我们可能还需要对召回的文档进行提炼总结之后再丢给模型以及对历史记录进行压缩一是为了防止上下文超长导致内容丢失二是上下文过长会导致模型处理质量下降。最后在一些业务场景中可能还需要给用户展示参考文档以及源文档这时我们还需要处理好文档的格式否则给用户看到一堆没有格式的乱七八糟的内容也会影响用户体验。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发