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网站做一年了没做301,丹灶网站建设公司,湖南长沙网站建设公司,wordpress 画展主题文章对比传统与AI知识库差异#xff0c;介绍RAG技术原理、向量数据库及知识处理流程。强调高质量数据是基础#xff0c;指出AI知识库最终是Agent#xff0c;通过知识AI辅助完成任务而非单纯存储。从公司、业务、CEO三视角分析AI知识库构建#xff0c;详解数据清洗、分块、向…文章对比传统与AI知识库差异介绍RAG技术原理、向量数据库及知识处理流程。强调高质量数据是基础指出AI知识库最终是Agent通过知识AI辅助完成任务而非单纯存储。从公司、业务、CEO三视角分析AI知识库构建详解数据清洗、分块、向量化等关键步骤为大模型应用提供实践指导。传统知识库 vs AI 知识库传统知识库多为“文档堆砌库”需人工检索、筛选信息某金融机构客服曾为查询一则利率政策翻阅 200页文档耗时 15 分钟。AI 知识库的通过智能化让用户想用、能用能查到想要的信息高质量的数据是 AI 知识库的基础优质的数据更容易被大模型理解和调用。到底什么是 AI 知识库接下来首先我们以使用者的角度进行思考和讨论一般人眼中的公司 AI 知识库完善的知识库包括公司的介绍、产品文档、技术文档、规章制度等等方便员工进行实时检索AI知识库AI 基于完善的知识库结合实际语境上下文给予用户符合知识库的最精准回答。AI AgentAI 基于知识库以及工作流结合实际需求完成预期的任务。以上的路径看上去很完美但是第一步完善的知识库就拦住了 90%的公司绝大多数的公司的根本没有文档或者文档不全即使有文档也是摆设写了也不看。AI 知识库其实是数字化信息化转型的延续没有完善的数据支撑指望通过引入 AI 一步登天是不可能的。业务团队的知识库公司的政策规定市场的信息业务完成情况各类指导手册问题处理解决方案话术指导等等业务流程 SOPAI 智能数据流转业务战略方向指引CEO 的知识库公司客观信息员工信息、项目信息、资源信息、公司氛围公司决策信息选题建议、梯队建设、应急风控、企业迭代、CEO 陪伴CEO 视角每件事情都应该有价值资源用到了什么地方如何将资源用到了地方什么是有效资源的投入。通过对数据的重新组织让 CEO 直观的看到钱花到哪里去了有没有浪费怎么花的更高效。小结通过这三个视角的知识库分析我们可以得出所有的 AI 知识库都不是知识库都是 Agent我们想要不仅仅是知识最终想要的是通过知识AI 辅助我们做些什么…AI 知识库基础概念AI 知识库项目是 AI 项目的核心而 RAG 是 AI 知识库的核心技术之一。RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成是一种结合信息检索和文本生成的技术方案RAG 解决什么问题模型上文长度不足的问题早期的模型上下文严重不足为了解决该问题所以需要将数据分片存储到向量数据库中通过 RAG 进行存储和检索以解决上下文不足的问题随着模型上文的长度不断增加RAG 的技术有可能被淘汰或者演进。提高准确性通过引用外部知识库RAG能够弥补LLM 在特定领域知识或最新信息方面的不足从而提高生成响应的准确性。更新鲜的信息RAG 能够访问实时更新的外部数据源使得模型生成的响应更加及时和符合最新情况。降低成本与重新训练 LLM 相比RAG 是一种更具成本效益的方式来增强 LLM 的能力因为它无需对模型进行大规模的重新训练。增强可解释性RAG 可以提供生成响应所依据的外部来源增强了响应的可解释性和可信度。消除幻觉基于确定性的知识能够让大模型的回答更加稳定大幅度降低胡编乱造的可能性。向量数据库用于存储、索引、 查询和检索高维向量数据。特别适合处理非结构化数据如图像、音频、文本。实现传统数据库难以完成的高级分析和相似性搜索。向量库的本质到底是什么其实它就是一个小模型它筛选的准确性它一定没有大模型高那为什么要用小模型无非是考虑成本问题和一个那种速度效率问题。在单一的特定领域用微调用的小模型代替向量库效果会比用向量库的效果好很多。经典 RAG 技术原理流程如下图所示知识入库step1 数据清洗**目的**去除不必要的符号和不利于检索的内容。只保留结构化的文档内容方便后续做分块处理。去除广告转结构化markdown 相对来说比较友好。处理方法工程方式用正则表达式写代码实现用大模型帮忙转换step2 数据分块原则每个分块都应该是一个完整的内容片段中等长度内容相关长度适中语义完整常见的分块策略分块策略说明匹配表达式分块匹配特定的符号(\n 句号 ##)等NLP分块通过使用第三方的库 (NLTK/spaCy)等工具做基础的语义理解和句子、段落结构的识别大模型分块基于语义理解对文档进行语义分段一般来说第一步处理好这边直接用特定字符分块就好了。数据分块的难点难点说明解决思路图文混排文档很多知识都是图文混排的如PPT格式和PDF格式里面都会存在大量的架构图、说明图片等内容。如果单纯的过滤掉图片文字内容就会显得支离破碎缺乏必要的语义和上下文。如果把图片单独做向量化存储那么直接检索的意义和效果都非常差。对图片做识别生成图片摘要实际存储和检索的是图片摘要。数据版本问题同一份数据有多个不同的副本导致数据差异做好知识库的更新策略数据歧义类似的数据在不同的文档中都有描述代表完全不同的意思做好知识库的切分不同领域的知识放在不同的知识库中复杂问题检索需要跨多知识库文档进行检索分步检索 GraphRAGstep3 向量化密集向量以向量之间的距离描述语义相似度语义越相似距离越接近稀疏向量-全文检索根据词在语料库中的频率和重要性为词分配权重,如下图所示大部分的维度为0省略不展示。知识检索Step1 检索前优化原始问题改写对检索关键词进行定向优化提高检索效果示例参考假设用户在一个对话系统中先前提到 我最近在学习Python编程。然后用户接着问 我该如何开始 在这个上下文中系统可以将查询改写为: 我应该从哪些Python学习资源或项目开始通用提示词请将以下用户的原始提问改写为一个更加具体和清晰的问题以便更好地进行检索和生成用户提问{{原始提问}}Multi-Query将单个查询拓展为多个相关的问题进行查询从而丰富上下文内容的多样性和覆盖范围提示词示例你是一个AI语育模型助手。 你的任务是针对给定的用户问题生成五个不同版本的表述以便从向量数据库中检索相关文档。 通过对用户问题生成多种角度的表述你的目标是帮助用户克服基于距离的相似性搜索的一些局限性。 将这些替代问题用换行符分隔开。 原始问题{question}Sub-question将复杂问题拆解为多个简单问题示例问题Coze和Dify的区别答案1Coze基本介绍 -- 检索Coze知识库答案2Dify基本介绍 -- 检索Dify知识库最终答案结合答案1和答案2整理出二者的区别Step2 知识召回多路召回多种方式多个通路进行召回最后再合成结果RRF倒数排序融合算法在多路召回中仅使用每种结果的排名进行融合排序Step3 检索后优化 --重排序重排序是一个优中选优的过程使用ReRank Model主流平台知识库支持情况总体情况知识上传知识解析分块知识库集成知识检索知识库集成总结今天简单分享到这里具体的案例留到下次再分享。简单总结一下今天的内容知识库项目是AI项目的核心AI知识库最难是优质数据所有的AI知识库最终目的都不是知识库都是Agent经典RAG的流程入库数据清洗 -- 数据分块 -- 向量化 -- 数据入库检索向量化 -- 向量检索 -- 召回 -- 重排序 -- 根据上下文输出​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要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‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌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‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​