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VeRAVector-based Random Adaptation核心思想所有LoRA层共享同一对随机初始化低秩矩阵仅学习层特定的缩放向量逐层调整幅度。优势参数效率极高如千倍减少适合边缘设备。4. Delta-LoRA改进点在LoRA基础上将预训练权重的增量也纳入低秩约束即微调。优势平衡参数更新与原始权重保护。5. LoRA核心思想对LoRA的矩阵AA和BB采用不对称学习率如缓解梯度失衡问题。效果提升收敛速度与微调稳定性。技术参数效率计算开销核心改进方向LoRA中低基础低秩适配LoRA-FA高极低冻结AA矩阵VeRA极高极低共享矩阵缩放向量Delta-LoRA中中低秩增量权重更新LoRA中低非对称学习率优化应用场景LoRA通用性强VeRA适合超轻量化Delta-LoRA和LoRA侧重性能优化。传统RAG与Agentic RAG对比1. 传统RAG核心流程检索Retrieval从固定知识库中检索与输入相关的文档片段如BM25/向量检索。生成Generation将检索结果拼接为上下文输入大模型生成回答。特点静态处理检索与生成分离无反馈循环。局限性检索结果质量直接限制生成效果无法动态优化检索策略多跳推理能力弱需人工设计分步查询。2. Agentic RAG核心思想将RAG流程赋予自主决策能力通过智能体Agent动态管理检索与生成。关键改进动态检索基于生成内容的反馈调整检索策略如改写查询、多轮检索支持复杂查询的多跳推理自动分解子问题并迭代检索。任务感知根据任务类型问答、摘要等选择检索工具或生成策略可调用外部API或工具补充知识如计算、实时数据。自我验证对生成结果进行事实性检查如二次检索验证、逻辑一致性评估。对比总结维度传统RAGAgentic RAG检索方式单次、静态多轮、动态优化推理能力单跳依赖人工设计多跳自主分解任务上下文管理固定拼接动态筛选与精炼错误处理无自检机制结果验证与修正适用场景简单问答、文档摘要复杂推理、实时交互、工具调用演进本质Agentic RAG将RAG从“管道流程”升级为“自主决策系统”更贴近人类问题解决模式。5 种经典的智能体设计模式1. Reflection Pattern反思模式核心思想智能体通过自我评估与迭代修正优化输出。流程生成结果 → 分析错误/不足 → 调整策略重新生成。2. Tool Use Pattern工具使用模式核心思想智能体调用外部工具如API、计算器、搜索引擎扩展能力边界。动态选择工具并解析工具返回结果。3. ReAct Pattern推理行动模式核心思想结合推理Reasoning与行动Action的交互式决策。流程Reason分析当前状态如“需要查询天气”Act执行动作如调用天气API循环直至解决问题。4. Planning Pattern规划模式核心思想智能体预先制定分步计划再执行而非即时反应。长期目标分解为子任务动态调整计划。5. Multi-agent Pattern多智能体模式核心思想多个智能体通过协作/竞争完成复杂任务。角色分工如管理者、执行者、通信机制如投票、辩论。5大文本分块策略1. Fixed-size Chunking固定分块核心思想按固定长度如 256 tokens分割文本可重叠滑动窗口。优点简单高效适合常规 NLP 任务如向量检索。缺点可能切断语义连贯性如句子中途截断。场景BERT 等模型的输入预处理、基础 RAG 系统。2. Semantic Chunking语义分块核心思想基于文本语义边界分块如段落、话题转折点。实现规则按标点句号、段落符分割模型用嵌入相似度检测语义边界如 Sentence-BERT。优点保留语义完整性。缺点计算成本较高。场景精细化问答、摘要生成。3. Recursive Chunking递归分块核心思想分层分割文本如先按段落→再按句子。优点平衡长度与语义适配多级处理需求。缺点需设计分层规则。场景长文档处理论文、法律文本。4. Document Structure-based Chunking基于文档结构的分块核心思想利用文档固有结构标题、章节、表格分块。实现解析 Markdown/HTML/PDF 的标签结构。优点精准匹配人类阅读逻辑。缺点依赖文档格式规范性。场景技术手册、结构化报告解析。5. LLM-based Chunking基于大模型的分块核心思想用 LLM如 GPT-4动态决定分块策略。方法直接生成分块边界指导规则引擎优化如“将这段话按时间线拆分”。优点灵活适配复杂需求。缺点成本高、延迟大。场景高价值文本处理如医疗记录、跨语言内容。对比总结策略核心逻辑优势局限性Fixed-size固定长度切割高效、通用语义断裂风险Semantic语义边界检测保留上下文计算复杂度高Recursive多级递归分割灵活适配长文本规则设计复杂Structure-based文档标签解析精准匹配结构依赖格式标准化LLM-based大模型动态决策智能适应场景成本高、速度慢智能体系统的5个等级等级核心能力关键特征典型场景Basic Responder单轮响应无记忆固定规则生成简单问答、自动回复Router Pattern任务分类与分发意图识别预定义路由多技能助手如小爱同学Tool Calling调用外部工具动态API调用结果解析实时计算、数据查询Multi-agent多智能体协作/竞争角色分工通信协议仿真系统、复杂任务分解Autonomous长期目标驱动自我优化规划反思环境适应自动驾驶、AutoGPT传统RAG vs HyDE传统RAGRetrieval-Augmented Generation和HyDEHypothetical Document Embeddings都是检索增强生成RAG技术的变体但它们在检索策略和性能优化上有显著差异。以下是两者的对比1. 核心流程对比维度传统RAGHyDE检索方式直接对用户查询Query进行向量检索先让LLM生成假设答案Hypothetical Answer再检索相似文档匹配逻辑Query-to-Document 相似度匹配Answer-to-Document 相似度匹配生成阶段直接使用检索到的文档生成答案结合假设答案检索文档生成最终答案关键区别传统RAG依赖查询与文档的语义匹配但用户问题如“什么是ML”可能与答案如“机器学习是一种方法”表述不同导致检索失败。HyDE通过生成假设答案如“ML是让计算机学习数据的方法”使嵌入更接近真实答案的语义从而提高检索精度。2. 性能对比指标传统RAGHyDE检索精度较低依赖查询表述显著提升如ARAGOG实验显示优于基线答案质量可能因检索失败而错误更准确利用假设答案引导检索计算成本低仅需一次检索较高需LLM生成假设答案实验数据OpenAI测试显示传统RAG准确率仅45%HyDE可提升至65%。ARAGOG研究表明HyDE与LLM重排序结合后检索精度显著优于朴素RAG。3. 适用场景场景传统RAGHyDE简单问答适用如事实型问题适用但可能过度复杂复杂查询易失败表述差异大更优如多跳推理实时性要求更高效延迟较高需生成步骤4. 优缺点总结技术优点缺点传统RAG简单、计算成本低检索精度受查询表述限制HyDE检索精度高、适配复杂语义延迟高、依赖LLM生成质量RAG vs Graph RAG维度RAG检索增强生成Graph RAG图增强检索生成知识结构基于扁平文本向量检索基于知识图谱图结构检索检索方式语义相似度匹配如BM25/Embedding图遍历如节点关系推理、路径查询优势简单高效适合事实型问答擅长多跳推理、关系推理缺点难以处理复杂逻辑关系依赖高质量知识图谱构建成本高适用场景问答、文档摘要复杂推理如因果分析、事件链推导核心区别RAG 直接检索文本片段适合短平快问答Graph RAG 利用知识图谱的结构化关系更适合需要逻辑推理的任务如“某药物的副作用机制是什么”。KV cachingKV Cache是Transformer推理时的关键优化技术通过缓存注意力层计算过的键值矩阵Key-Value避免对历史token的重复计算将生成过程的计算复杂度从二次方O(n²)降至线性O(n)显著提升大模型生成速度3-5倍加速。它以显存占用为代价需存储每层的KV矩阵成为所有主流推理框架如vLLM、TGI的核心优化手段支撑了长文本生成和实时交互的高效实现。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、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。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真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精心整理了一份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。适用人群第一阶段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】