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张小明 2026/1/3 9:40:53
医疗网站建设基本流程图,做1688网站到哪里找图片,网站建设的核心是,单页网站 营销文章介绍了AI技术中的三大核心概念#xff1a;RAG、知识库和Embedding。这些技术解决了大模型在特定场景知识不足的问题。Embedding将各类数据转换为向量语言#xff0c;RAG通过检索相关资料、增强信息并生成答案#xff0c;让AI能够回答特定领域问题。这些技术的本质是让大…文章介绍了AI技术中的三大核心概念RAG、知识库和Embedding。这些技术解决了大模型在特定场景知识不足的问题。Embedding将各类数据转换为向量语言RAG通过检索相关资料、增强信息并生成答案让AI能够回答特定领域问题。这些技术的本质是让大模型成为编辑工具而非依赖其认知能力从而提高AI在特定场景下的回答准确性。今年以来AI 技术已经融入了我们的工作和生活中。我们通过 AI 问答逐渐取代了之前传统的搜索有了 AI 的加持我们的工作效率和生活便捷度确实提高了不少。今天我们就一起来了解下 AI 技术中 RAG、知识库和 Embedding 这三门技术的使用背景和技术原理。现在的主流 AI 仍基于通用数据训练存在诸多局限当你想问一些特定场景和垂直领域的知识比如你在 AI 工具中问 “张佳是谁”大模型就显得有点力不从心甚至答非所问。因为大模型可能真的不知道答案它需要你提供更多的知识 —— 它没有我们特定场景需要的一些知识资料流程如下图那如何解决特定场景或垂直领域的知识需求呢答案就是给它 “外挂” 一个知识库。这样一来如果我们有问题询问 AI 工具AI 工具不会直接去调用大模型而是先在我们的知识库或数据库中进行一轮查询搜集与该问题相关的资料。找到资料以后它会把所有查询到的资料和用户原本的问题一起打包变成一个新的提示词传递给大模型。这时大模型收到的就不只是一个问题了而是包含用户提问和知识库检索结果的完整信息大模型只需根据问题将答案二次编辑后返回给用户如下图Embedding 是大模型技术中最基础、最核心的概念之一它就像一把 “翻译钥匙”能把现实世界中五花八门的对象文字、图片、音频、用户行为、知识图谱节点……统一转换成模型能看懂、能计算的 “向量语言”。大家还记得我们在大模型AI)生成原理理中的 “向量化” 时提到的内容吗我们说大模型所用的向量化技术核心优势在于通过 “向量夹角” 的形式快速匹配出相似或相关的内容。所以如果我们把用户的问题拆解为关键词再去知识库中以关键词形式检索之后返回结果这个过程效率会很低但如果我们将所有知识资料全部进行嵌入向量化处理使其与大模型所需的向量格式保持一致那么检索效率就会大幅提升。那 RAG 又是什么呢RAG 是 Retrieval检索、Augmentation增强、Generation生成的缩写。简单来说如果我们直接询问大模型而大模型无法回答某个问题那么在调用大模型之前我们会先让机器人去网络或知识库上搜索相关资料搜索完成后将搜索结果与用户问题整合再调用大模型生成最终答案 —— 这个过程就是 RAG 的核心逻辑。大家看到的所谓 RAG、所谓知识库其实本质是让大模型变成了一个帮我们完成 “编辑任务” 的工具。这时我们并没有真正用到大模型所谓的 “认知”“理解知识” 的能力也没有依赖大模型自身的知识储备只是让它帮我们对信息进行了一次编辑整合这就是 RAG 和知识库最基础的应用逻辑。伙伴们今天只是对 RAG、知识库和 Embedding 做了简单介绍。接下来的三篇文章我会分别通过《1-1 RAG 的核心原理和主流架构》《1-2 文档处理和 Embedding》以及《1-3 RAG 的检索召回、混合增强和提示词兜底》深入分享它们的技术原理和业务场景。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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