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烟台网站制作工具,谷歌竞价广告,电商外贸网站建设,网站开发最好的语言2025年#xff0c;对于大模型应用来说#xff0c;搜索增强生成#xff08;RAG#xff09;和智能体#xff08;Agent#xff09;是两个非常火热的话题#xff0c;当然#xff0c;AI Agent要更火一些。 我自己的观点是#xff0c;在2026年#xff0c;这两个方向依然是…2025年对于大模型应用来说搜索增强生成RAG和智能体Agent是两个非常火热的话题当然AI Agent要更火一些。我自己的观点是在2026年这两个方向依然是大模型应用落地的主要方向但是未来会朝着复杂多模态RAG和多模态Agent的方向发展。RAG技术在多个领域都展现了巨大的潜力比如在知识问答、信息检索、智能客服、企业私有知识库信息获取和生成等任务中。在各类AI智能应用平台和产品中当你上传知识库进行知识问答、文档写作和制作PPT、深度研究等就是RAG的各种应用。一、啥是RAG检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术主要是通过将大规模检索系统与大模型相结合动态地从外部知识源如文档、数据库或结构化数据中检索信息并在生成过程中利用这些信息从而生成更准确、上下文相关的输出。下面这张图片完整展示了检索增强生成技术的六个核心步骤1、用户输入用户提出问题2、检索系统从文档库中搜索相关信息3、文档检索提取相关文档内容4、上下文信息融合整理检索结果并送入大模型5、LLM处理 大语言模型结合检索到的信息进行处理6、生成输出 输出最终的响应结果举个例子如果你问大模型“智谱和MiniMax2025年下半年都研发了哪些大模型”如果大模型没有训练过相关语料那么它必然回答不出来这种比较实时信息的相关问题或者回答的结果不真实存在幻觉等等。但是如果基于RAG技术它可以从最新的网页、外部的技术文档资料中检索相关信息并生成一个基于这些信息的详细答案。这种能力使得 RAG 在需要精确和实时信息的场景中更加被需要。RAG在落地过程中涉及到的技术、工程问题也有很多我简单说一些。如何更好地进行复杂文档内容理解和解析文档信息如何进行切割、分块选择什么样的向量嵌入模型、重排序模型是否设计到多模态内容理解、切割和生成选择什么样的多路召回方式向量数据库怎么选是否要构建知识图谱面对跨文档的信息融合、信息检索和知识校正怎么处理大模型和知识图谱结合到底如何实践如何真正落地所谓的“图模融合”用处大不大什么场景需要使用如何验证RAG系统的准确性二、关于对RAG的几点看法1、即使大模型能够接收的上下文长度越来越长但是就目前的实践工程来看长上下文依然无法取代RAG。2、在大语言模型的上下文窗口中填充过长的文本会导致大模型注意力分散从而使得回答质量显著下降产生所谓的“信息迷失”或“信息淹没”效应。3、文档切片过小可能导致检索到的信息支离破碎大模型获取信息不完整切片太大则会引入信息噪声降低检索精度由于向量表示是对整个文本块的概括也会丢失内部细节的区分度。4、RAGFlow提出的TreeRAG技术通过借助大语言模型在离线阶段自动化地分析文档构建出层次化的树状目录结构可以巧妙地桥接“小粒度搜索”与“大粒度阅读”之间的鸿沟。5、GraphRAG在实际工程落地过程中存在诸多难题反正我们也尝试过最终也放弃了理想很美好但是实践起来问题真的很多构建知识图谱的成本比较高只依靠大模型抽取信息质量可能不高信息抽取严重依赖大模型的信息理解和生成能力。6、Agent的复杂任务执行依然离不开RAG也就是很多Agent必须要对海量、多样化企业数据的实时访问与理解。7、多模态RAG依然是现在的难点也是未来的刚需点企业也好个人也好知识库里面都有着纷繁复杂的非结构化数据文档、图片、音频、视频、代码、邮件等。8、RAG引擎本质上是一个高并发、低延迟的检索服务层需要支持混合检索向量检索关键词检索全文检索元数据过滤等还要考虑比如树检索或者图谱查询等能力。9、对 RAG系统来说检索结果的质量直接决定最终回答生成的好坏。返回过多无关片段会引入噪声影响答案生成遗漏关键的核心的片段又会导致答案不完整。10、RAG技术在Agent 时代不再仅仅是“检索增强生成”中的一个环节在Agent的工具选择、上下文工程中都扮演者十分重要的角色。11、多模态RAG一定是RAG体系未来的发展方向当然落地的难度也更高。12、多模态RAG需要更加强大的多模态Embedding模型、Rerank模型。如果你想更深入的了解和学习RAG相关的知识推荐给你一些我看过的不错的文章可以加深对RAG原理、技术和工程的理解。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】