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为什么做不了自己的网站,wordpress 购物 主题,网站建设费 科研 类,短网址还原六位一线AI工程师分享了构建大模型应用一年的实战经验#xff0c;涵盖提示词工程、RAG、微调、Agent开发和评估监测等方面。文章强调应根据具体场景选择技术路线#xff0c;建议从提示词开始#xff0c;需要新知识时用RAG#xff0c;特定任务优化时考虑微调。提出实习…六位一线AI工程师分享了构建大模型应用一年的实战经验涵盖提示词工程、RAG、微调、Agent开发和评估监测等方面。文章强调应根据具体场景选择技术路线建议从提示词开始需要新知识时用RAG特定任务优化时考虑微调。提出实习生测试等实用评估方法讨论幻觉问题及解决方案为开发者提供全面实用的指导。六位一线AI工程师和创业者把在大模型应用开发上摸爬滚打一整年的心得全分享了奇怪的六一儿童节大礼包出现了这篇干货长文一时间成为开发者社区热议的话题。有网友评价为大模型领域少有的**“有操作性”**的实用见解非常值得一读。这6位作者来自不同背景比如有大厂工程师也有独立开发者还有咨询顾问。但他们的共同之处是过去一年里一直在大模型之上构建真实应用程序而不只是炫酷的Demo演示他们认为现在正是非机器学习工程师或科学家也能把AI构建到产品中的时候。在他们的一系列分享中网友热议的亮点包括但不限于-何时用长上下文、何时RAG、何时微调模型多样化输出不止提高温度改变提示词中示例的顺序也影响结果长上下文不会让RAG过时“实习生测试”如果大学生能根据提示词完成任务说明比较完善了每个大模型都有自己的偏好Claude更喜欢XML格式GPT系列更喜欢Markdown和JSON如果靠提示词已完成了90%的任务微调可能就不值得投资大模型当裁判评估结果可能起作用但不是万能的……总之无论是大厂工程师、创业者还是参加个人开发者都值得一看。全程高能干货分享提示词、RAG和微调都是改善大模型输出结果的有效方法。但是何时该用何种方法还没有定论。作者们认为需要根据具体的应用场景、任务需求、成本效益和性能目标来做出决策建议在开发新应用程序时从提示词开始需要大模型掌握新知识时优先使用RAG当需要针对特定任务优化时再考虑微调最后他们还重点讨论了对大模型应用的评估和监测认为是应该贯穿开发全流程的重要环节。提示词篇很多开发者都陷入了一个误区以为设计一个**涵盖一切的“终极提示词”**就能完美解决问题。就像过去软件开发中也有希望一个类或函数可以完成所有事情的误区。实际情况恰恰相反随着需求的复杂化这样的Prompt会越来越臃肿性能反而每况愈下。那么正确的做法是什么呢提示词也应该像代码一样保持简洁以会议记录总结场景来说可以分解为以下步骤将关键决策、待办事项和执行者提取为结构化格式检查提取的详细信息与原始会议记录的一致性从结构化详情生成简明摘要通过拆分每个提示词都简单、突出重点且易于理解更重要的是接下来可以单独迭代和评估每个提示词。比如思维链鼓励AI在最终回答之前写下思维过程除了“一步一步思考”之外还可以用一些技巧显著降低幻觉。还以会议记录总结场景为例迭代后的提示词示例为- 首先在草稿中列出关键决策、待办事项和相关执行者。 - 然后检查草稿中的细节是否与文字记录相符。 - 最后根据要点合成简洁的总结。在提示词方面作者们还提出了更多具体经验。对于给大模型提供示例的上下文学习提示词中的示例数量追求≥5也不要害怕用上几十个。太少会让模型过度遵循特定示例、损害泛化能力。示例应该反映预期的输入分布。比如做电影剧情总结示例中不同类型电影的比例大致应与实践中期望看到的相同。不一定需要提供完整的输入-输出对。在许多情况下只有输出的示例就足够了。如果所用的大模型支持工具调用则示例也应包含希望AI使用的工具。对于结构化输入输出优化上下文结构让模型更容易理解和处理。单纯打包一堆文件人类看着头疼AI看着也费劲。只保留必要信息像雕刻艺术家一样剔除冗余、自相矛盾和格式化错误。每个大模型都有自己的偏好Claude更喜欢xml格式GPT系列更喜欢Markdown和JSON。比如给Claude的提示词甚至可以用xml tag来预填充输出模板。RAG检索增强生成篇不要忘记关键词搜索基于Embedding的RAG演示很多让人们容易忘记信息检索领域数十年来积累的经验。作者认为向量检索无疑是强大的工具但不是全部。虽然擅长捕获高级语义相似性但它们可能难以处理更具体的关键字比如人名、首字母缩略词或者ID。不要忘记传统的关键词匹配如BM25算法在大多数情况下混合关键字匹配和向量搜索效果最好先匹配最明显的关键词再对同义词、上位概念和拼写错误做向量查询以及多模态向量查询。RAG输出的质量取决于检索文档的质量具体来说检索文档的质量又取决于几个因素。第一个也是最明显的指标是相关性。与传统推荐系统一样检索到的项目的排名对大模型输出产生重大影响要衡量这种影响可以试试打乱顺序并观察大模型行为变化。第二个是信息密度。如果两份文档同样相关应该选择更简洁、无关细节更少的那个。最后是信息的详细程度附加的详细信息可以帮助大模型更好地理解。优先RAG而不是对新知识微调RAG和微调都可让大模型掌握新知识并提高特定任务的性能。那么应该优先选择哪一个呢微软一篇论文比较RAG与无监督微调又叫持续预训练发现对于新知识RAG性能始终优于微调。△arxiv.org/abs/2312.05934除了改进性能之外RAG容易更新而且成本更低。如果知识库中发现错误RAG方法只需简单删除有问题的文档即可。RAG还可以给文档权限提供更细粒度的控制确保每个用户只能访问自己有权限的文档不会泄露信息。长上下文不会让RAG过时首先即使上下文窗口达到一千万tokens仍然需要一种方法来选择要输入模型的信息。其次除了简单大海捞针评估之外还没有看到令人信服的数据表明模型可以在如此大的上下文进行有效的推理。如果没有良好的检索和排名干扰因素可能淹没模型甚至可能用完全不相关的信息填满了上下文窗口。最后还有成本问题ransformer的推理成本随上下文长度二次增长过度依赖长上下文可能不划算。微调篇当最巧妙的提示词设计也无法完成一些任务时可能就需要考虑微调了。虽然微调可能是有效的但它会带来巨大的成本。必须注释微调数据、执行微调和评估模型并最终自行部署模型。因此请考虑较高的前期成本是否值得。作者们的经验是如果提示词已完成了**90%**的任务那么微调可能不值得投资。如果确定要微调可以考虑合成数据或开源数据集降低人工收集注释数据的成本。Agent与工作流最成功的Agent开发者可能也是工程师团队的管理者因为给AI制定计划的过程和管理初级员工的方式类似。我们给人类新手明确的目标和具体的计划而不是模糊的开放式指示对Agent也应该这样做。优先考虑确定性工作流程Agent被期待动态对用户请求做反应但随着执行步数增加失败的可能性指数增加并且从错误中恢复的机会很小。一种有前途的方法是使用Agent系统来生成确定性计划然后以结构化、可重复的方式执行这些计划好处包括生成的计划可以作为提示词中的少数样本或微调数据。使系统更加容易测试和调试失败可以追溯到计划中的具体步骤。生成的计划可以表示为有向无环图 (DAG)相对于静态提示词它更容易理解和适应新情况。多样化输出不止提高温度如果任务需要输出的多样性比如根据用户之前购买过的产品推荐新产品简单增加大模型的温度参数可能会产生问题。如果温度太高可能会生成不存在的产品甚至输出乱码。其他增加输出多样性的方法包括最简单的是调整提示词内的元素顺序打乱用户历史购买记录的顺序就可能产生显著差异。还可以在上下文中保留前几轮的输出并要求大模型避免重复最近推荐过的产品。另一个策略是改变提示词的措辞比如“选择用户喜欢经常使用的产品”和“选择用户可能会推荐给朋友的产品”。评估与监测大模型的输入和输出是任意文本要完成的任务是多种多样的。尽管如此严格且深思熟虑的评估仍至关重要。从真实的输入/输出样本中创建基于断言的单元测试作者建议创建由生产中的输入和输出样本组成的单元测试并基于至少3个指标测试。3个指标是实践中总结出来的更少可能表明任务没有充分定义或过于开放。这些单元测试应该由工作流的任何更改触发无论是编辑提示词、通过RAG添加新上下文还是其他修改。大模型当裁判可能起作用但不是万能的作者认为让最强大的模型当裁判、给其他模型的输出打分用于定性比较优劣可能有用但具体输赢的幅度就没什么参考价值了。不要让大模型在量表上对单个输出进行评分而是提供两个选项要求选择更好的一个这往往会带来更稳定的结果。提供的选项顺序可能会影响结果为了缓解这种情况请将每个成对比较进行两次每次交换顺序。在某些情况下两种选择可能同样好。因此允许大模型宣布平局这样就不会武断地选一个胜者。使用思维链要求大模型在给出最终偏好之前解释其决定可以提高评估的可靠性还可以让更小的模型获得与大模型类似的结果。这部分流程通常处于并行批处理模式思维链带来的额外延迟并不造成问题。大模型往往偏向于较长的回答为减少这种情况请确保成对的回答长度相似。“实习生测试”如果将提示词包括上下文作为一项任务交给相关专业的普通大学生他们能成功吗需要多长时间如果大学生都做不到就该考虑如何给大模型提供更丰富的上下文资料了。如果根本无法通过改进上下文来解决这个问题那么这就是对当代大模型来说太难的任务。如果大学生能做到但需要一段时间。可以尝试降低任务的复杂性。分解任务或某些方面是否可以更加模板化。如果大学生能做到而且很快但大模型不行。那么就该深入研究大模型反馈的数据了。尝试找到失败的模式让模型在输出之前或之后解释自己。过分强调某些指标可能影响整体著名的古德哈特定律表示“当一项指标成为目标时它就不再是一项好指标”。比如针对长上下文的**“大海捞针”测试最早是网友提出的迅速成为行业通用方法之后就很容易针对性优化、刷榜**。更好的指标可能正是复杂的实际任务比如“给定一个小时的会议记录大模型能否总结出关键决策、待办事项和相关负责人”。这项任务更切合实际超越了死记硬背的范畴还考虑到了解析复杂讨论、识别相关信息和归纳总结的能力。在总结中强调事实一致性可能会导致摘要不那么具体因此不太可能与事实不一致也可能不那么相关。反之如果强调写作风格和口才则可能导致更多花哨的话术从而造成与事实不符的情况。LLMs甚至会在不应该返回输出时返回输出大模型经常会在不应该生成输出的情况下生成输出。可能是无害但无意义的输出也可能是更严重有害输出。例如当被要求从文档中提取特定属性或元数据时大模型可能会自信地返回不存在的结果。可以尝试让大模型回答“不适用”或“不知道”但也并非万无一失。虽然谨慎的提示工程可以在一定程度上起作用但还应辅之以强大的“护栏”机制以检测和过滤/重新生成不受欢迎的输出。例如OpenAI提供了一个内容过滤API可识别不安全的响应如仇恨言论、自残或性内容。同样还有许多用于检测个人身份信息 (PII) 的软件包。这样做的好处之一是”护栏”在很大程度上与场景无关因此可广泛应用于特定语言的所有输出。此外通过精确检索如果没有相关文档系统也可以确定地回答 “我不知道”。在实际应用中最好持续记录输入和输出以便进行调试和监控。幻觉很难彻底解决与安全问题不同幻觉可能很难被发现。根据作者们从大模型供应商那里了解到的情况要将幻觉率降低到2%以下是非常困难的即使是在摘要等简单任务中也是如此。为了解决这个问题可以将提示工程生成的上游和事实不一致护栏生成的下游结合起来。对于提示词工程思维链等技术可以让大模型在最终返回输出之前解释其推理从而帮助减少幻觉。然后可以应用事实不一致护栏来评估摘要的事实性并过滤或重新生成。​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】**​