1、什么是RAG技术RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,称为检索增强生成技术可以理解为给大模型安装一个“外接大脑”RAG是这样工作的当大模型收到一个问题时它不会直接凭自己的记忆回答而是会a.先从一个海量的、可更新的知识库外接大脑中查找相关信息b.然后把找到的信息和问题一起交给大模型c.最后让大模型基于这些准确的信息生成答案2、为什么需要RAG技术大模型虽然强大但存在五个问题知识过时大模型的训练数据有截止日期无法获取最新信息。GPT-4的知识截止到2023年4月之后发生的事情它一无所知。缺乏专业知识通用模型在医疗、法律等专业领域深度不够难以提供可靠答案。凭空捏造当模型不确定时可能会“自信地”编造答案产生所谓的“幻觉”。数据泄露GPT-2是通过数据攻击大模型获取个人敏感数据。训练成本模型的参数规模不断攀升需要更多的训练资源。RAG技术恰好解决了这些问题知识实时更新外接知识库可以随时更新保证答案的时效性专业精准可接入专业领域的数据库提供权威答案有据可查每个答案都有来源依据可追溯可验证数据更安全个人私有数据得到保证训练成本少早在2021年便于科学家论文证明利用RAG系统大模型训练成本大大减少3、RAG的工作流程RAG的工作过程可以分为三个清晰的步骤检索Retrieval- 当用户提出问题时RAG系统首先从外部知识库中检索与问题相关的信息。这个过程类似于使用搜索引擎找到最相关的文档片段。增强Augmentation- 将检索到的相关信息与用户原问题组合成一个新的、 enriched 的提示词。例如“基于以下资料{检索到的信息}请回答{用户原问题}”。生成Generation- 将这个增强后的提示词输入大模型让模型基于提供的资料生成最终答案。整个过程通常只需几秒钟用户感受到的是一个直接、准确且有针对性的答案。4、RAG的优缺点RAG的优势准确性高基于最新、最可靠的信息生成答案降低幻觉成本低廉相比重新训练模型更新知识库的成本几乎可以忽略不计透明度高可以提供答案的来源和依据增强可信度易于实现技术相对成熟有多种开源框架可用**模型可解释性**RAG具有一定程度的可解释性可以理解模型是如何生成回答的RAG的挑战依赖检索质量如果检索不到相关信息系统无法给出好答案上下文长度限制大模型有输入长度限制可能无法处理过多检索结果延迟问题检索需要时间会增加整体响应延迟依赖于现有的知识库需要专业的且大规模的知识库5、RAG的应用场景RAG技术正在各行各业发挥重要作用智能客服接入最新的产品文档和FAQ提供准确客服咨询企业知识管理构建企业专属知识库员工可随时查询公司制度、流程医疗辅助结合最新医学文献为医生提供诊断建议和治疗方案参考法律咨询接入法律条文和判例库提供初步法律意见教育领域基于教材和最新研究资料为学生提供个性化辅导内容创作帮助作者查找资料生成内容翔实的文章6、RAG的范式演变RAG技术本身也在不断进化经历了几个阶段的演变初级RAGNaive RAG简单的检索-读取流程存在检索不准确、生成内容与查询不匹配等问题。高级RAGAdvanced RAG引入优化技术包括更精细的检索前处理更好的文本分割、索引优化、检索过程优化更好的检索策略和排序算法以及检索后优化对检索结果的重排序和过滤。模块化RAGModular RAG将RAG系统拆分为多个可替换的模块如搜索模块、记忆模块、检索模块和重排序模块等。这种架构更加灵活可以根据不同需求定制解决方案。大模型RAG主导的系统可以通过Agent来实现Agent可以看作LLM于工具集合如搜索引擎、数据库、网站导航的集成。多模态RAG是RAG系统的扩展可以处理不同模态的数据如文本、图片、音频、视频。生成的结构也更加丰富和多样化。RAG技术不是要取代大模型而是让大模型变得更加可靠、实用。它解决了大模型“一本正经地胡说八道”的问题让AI能够基于事实、依据最新资料给出回答。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了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全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。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】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下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】