企业官网建设流程全解析

网站改版流程,做动漫网站需要服务器么,可以做网站的软件,电子商务网站建设和技术现状#x1f3a8; 漫画场景 1#xff1a;《AI 的“闭卷考试”翻车现场》 画面构图#xff1a; 教室黑板上写着“AI 大模型期末考”#xff0c;老涮坐在第一排监考。一个戴眼镜的大模型 AI 正在答题#xff0c;额头冒汗。它面前摊着一张试卷#xff0c;题目是#xff1a;“… 漫画场景 1《AI 的“闭卷考试”翻车现场》画面构图教室黑板上写着“AI 大模型期末考”老涮坐在第一排监考。一个戴眼镜的大模型 AI 正在答题额头冒汗。它面前摊着一张试卷题目是“我们公司最新版用户协议第3.2条说了啥”AI 写的答案是“……用户需每日向服务器献祭一只电子羊以维持账号活跃……”对话气泡老涮扶额“又开始了这玩意儿根本没见过咱公司的协议纯靠‘想象力’答题”AI委屈“我训练时只学到2023年的知识啊……”。是时候RAG登场了RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。大模型在回答你问题之前先允许翻书、查资料。它会先去一个巨大的外部知识库比如你的公司文档、最新的互联网新闻、专业数据库里把相关的资料找出来然后基于这些真实的资料来组织答案。底部标语没有外部知识再聪明的AI也会胡说八道。老涮给你总结了一个对比表你就知道它为啥这么重要了维度纯大模型 (闭卷)RAG (开卷)你的体验知识时效性知识是死的有截止日期实时更新只要资料库里有它就知道问今天的新闻它也能答上来私有数据一问三不知懂你的专属知识能读你的PDF、公司财报、内部手册准确性容易“幻觉”胡说八道有据可依减少瞎编回答更靠谱甚至能告诉你来源是哪份文件 漫画场景 2《开卷考试不是“带图书管理员”进考场》画面构图同一间教室这次 AI 身边站着一个穿制服、推着小车的“图书管理员”代表向量数据库。管理员从小车上抽出一叠文件——封面写着《公司用户协议_v2025.pdf》《产品手册_内部版》等。对话气泡老涮点头“这才对嘛别让AI凭空猜给它配个‘外挂大脑’。”AI自信满满“根据您提供的《用户协议》第3.2条答案是……”旁白框RAG 大模型 图书管理员向量数据库先查资料再答题 漫画场景 3《“意思”比“字”更重要》画面构图左边关系型数据库用户问“电瓶没电了咋办”数据库像机器人一样摇头“未找到关键词‘电瓶’。”右边向量数据库同一个问题向量数据库立刻拿出一本《汽车蓄电池故障指南》因为“电瓶 ≈ 蓄电池”。在构建 RAG检索增强生成系统时向量数据库Vector Database确实是目前的主流和首选方案而传统的关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL通常不是这一环节的最佳选择。老涮整理了一个表格特性向量数据库 (Vector DB)关系型数据库 (SQL)核心能力语义相似性搜索(找意思相近的)精确匹配/全文检索(找字面一样的)数据单元高维向量 (Embeddings)结构化的行和列查询逻辑“找到与这个意图最像的内容”“找到字段值完全等于这个的内容”RAG 适用性极高(原生为语义检索设计)低(无法理解语义性能差)老涮站在中间一手拿锅铲一手比划“关系型数据库只会‘认字’向量数据库才懂‘意思’就像你跟服务员说‘来份毛肚’他不会真给你端一肚子毛过来吧”底部标语语义理解才是智能的灵魂。 漫画场景 4《数据不是现炒是提前备好的“底料”》画面构图老涮在自家厨房面前摆着两个锅。左边锅实时计算火苗微弱锅里只有水上面贴标签“等用户提问再分析——慢到饿死”右边锅预计算红油翻滚里面全是提前切好的毛肚、黄喉、鸭血代表已向量化的文档香气四溢。对话气泡老涮笑着捞菜“向量数据库里的数据都是提前‘腌入味’的用户一问立马‘涮’出答案——快、准、稳”。所有文档在入库前先用 Embedding 模型“翻译”成数字向量存好备用。这个过程在技术上通常被称为“预计算”或“嵌入Embedding”。 漫画场景 5《RAG 让 AI 从‘神棍’变成‘靠谱同事》画面构图老涮坐在电脑前屏幕上是一个简洁的输入框。背景是各种普通人程序员、设计师、会计、甚至菜场大妈都在对着手机说话。屏幕弹出答案旁边附带小字“来源《2025Q1财务报告》第12页”。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】