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自动做设计的网站,wordpress链接速度慢,wordpress还原,番禺网页设计本文详解RAG技术七大核心概念#xff1a;向量数据库实现语义检索#xff0c;混合检索提升精确度#xff0c;分块嵌入优化知识管理#xff0c;重排序提高内容相关性#xff0c;上下文融合增强信息连贯性#xff0c;准确率与召回率平衡检索质量#xff0c;知识图谱强化实体…本文详解RAG技术七大核心概念向量数据库实现语义检索混合检索提升精确度分块嵌入优化知识管理重排序提高内容相关性上下文融合增强信息连贯性准确率与召回率平衡检索质量知识图谱强化实体关系理解。掌握这些技术产品经理可构建更精准、可靠的AI产品避免大模型幻觉问题。1、向量数据库向量数据库是 RAG 最重要的基础设施之一。传统数据库的内容查询主要依赖“关键词匹配”对查询的精确度要求很高。比如如果你查询“如何提高工作效率”而数据库只有“时间管理技巧”内容那么就无法搜索出任何内容。而向量数据库就可以有效解决这个问题它会把各种知识都转换成一组组数字向量这些数字能代表知识的内容和特点当你在 RAG 系统中输入查找信息时它会把输入信息也转换成一组数字向量然后在数据库中找出最相关的知识从而实现“语义检索”。图片来源百度比如下面的每个知识都转化为了一个 3 维向量实际应用中可能把一个知识转化为几十甚至几千维的向量时间管理[0.120.230.46]工作地点[0.920.820.65]考勤制度[0.830.930.78]当用户查询“工作效率”向量数据库就可以把“工作效率”转化为向量 [0.120.230.53]。显然它和“时间管理”的向量 [0.120.230.46] 相似度很高——从业务上来说是因为“时间管理”是提高“工作效率”的一种有效方法这就导致两者的语义高度相关。其实这就是“语义检索”的过程。在传统客服系统中由于依赖“关键词匹配”在面对复杂咨询时就很难给出用户想要的答案。而 AI 客服使用向量数据库当用户咨询时可以通过 “语义检索”快速找到最相关的答案从而提升用户体验和满意度。2、混合检索图片来源CSDN智兔唯新基于向量知识库的语义检索虽然很好但是也存在 2 个问题首先是面对超大数据量语义检索的速度不如传统的关键词检索。其次是对于一些需要精确匹配的场景关键词匹配更有优势。比如在法律文件检索中法律条文、案例等对措辞的精准要求就很高。因此在很多场景下RAG 会同时使用关键词检索和语义检索从而尽可能的提升检索体验。比如在电商平台上用户搜索“无线蓝牙耳机”。纯语义检索可能会推荐一些带有“无线”或“蓝牙”字样的普通耳机但混合检索除了语义匹配还会根据关键词“无线蓝牙”进行精确匹配确保优先推荐符合“无线蓝牙耳机”这一完整要求的产品。3、分块、嵌入与索引RAG在存储知识时为了更高效地管理和检索通常会将原始文档按照一定的规则如固定长度、语义单元等分块。就如同一本很长的小说如果把它切成一个个章节或者更小的段落块那么在查找某个故事情节时就更方便快捷。分块以后还需要把每一个块转化为向量从而存储到向量数据库这就是嵌入。嵌入以后还可以把向量存储到一个高效的检索结构中以便快速进行相似性计算和检索这就是索引。比如某法律咨询平台为用户提供在线法律咨询服务。由于法律领域的知识库通常非常庞大且复杂包含大量的文本信息如法律条文、司法解释、案例判决书等。在构建知识库时就可以将法律条文、案例等长文本分割成多个小块同时利用索引结构记录每个小块的向量位置以便快速检索。这样当用户输入法律问题如“合同违约的赔偿标准是什么”RAG 就可以从数据库中快速找到最相关的多个小块并通过上下文融合来生成更为准确和完整的答案。4、重排序re-rank图片来源公众号AI大模型应用实践当 RAG 从数据库中检索出多个内容时需要选取相关性最大的内容喂给大模型从而提高大模型的回答质量。所谓重排序是指 RAG 将初步检索出来的内容进行重新排序其目的是将最相关的信息排在前面从而选取出相对更为准确的内容。打个比方你想让 AI 搜索一批书籍RAG 会先大致找出一批可能你想要的书籍然后仔细评估每一本书和你需求的契合程度把最符合你心意的书排在最前面方便你优先查看。重排序的应用非常广泛比如电商平台根据用户需求初步筛选出一批商品后就会通过“重排序”根据用户的实时行为、偏好历史等对推荐商品进行重新排序把更符合用户当下需求的商品排在前面提高推荐的准确性和实用性。5、上下文融合上下文融合是指 RAG 将从多个来源检索到的知识进行整合以便为大模型提供更全面、连贯的输入内容这样大模型的回答才能条理清晰、内容完整。比如在智能客服场景中用户咨询“我刚收到的商品有点瑕疵我可以申请退货吗”要回答好这个问题RAG 就需要从多个来源检索信息比如用户的订单信息、退货政策等再把这些内容整理成统一的内容以便大模型能够基于内容生成高质量的回答。6、准确率和召回率准确率Precision是指在 RAG 检索到的内容中与用户问题真正相关的内容的比例。例如在一个问答系统中检索到 10 条知识其中有 8 条与用户问题高度相关那么准确率就是 80%。准确率是衡量检索质量最重要的指标之一。比如智能客服在回答用户问题时如果准确率不高就会提供大量不相关或错误的答案影响用户体验。但是只有高的准确率还不够还必须有高的召回率。所谓召回率Recall是指与用户问题相关的所有知识中被成功检索到的比例。例如知识库中有 20 条与用户问题相关的知识检索到 12 条那么召回率就是 60%。在实际应用场景中召回率和准确率往往会成为跷跷板。比如如果过度追求高召回率可能会导致检索结果中包含大量不相关的信息影响准确率。反之亦然。比如在一个电商商品检索系统中为了尽可能多地召回相关商品降低了检索阈值结果导致很多边缘相关甚至不相关的商品也出现在结果中。在这种情况下我们可以引入 F1 值进行综合评估从而找到召回率和准确率之间的平衡点。F1 值的计算公式是F1 2*(准确率*召回率)/(准确率召回率)。在这个公式中当准确率或者召回率中的任何一个非常低时F1 值也会相应的降低。7、知识图谱图片来源CSDN思通数科x知识图谱就像是一个巨大的知识网络把各种知识当作一个个节点并且把有关系的节点进行连接。比如通过知识图谱可以对菜谱知识进行管理把各个菜谱、原材料、烹饪方法连接起来这样当用户询问“用鸡蛋可以做哪些菜”时RAG 就可以通过“菜谱-原材料”的连接关系准确找到使用“鸡蛋”的菜谱。通过知识图谱RAG 能够捕捉到实体间的复杂关系还能够基于已有的实体关系进行推理和扩展发现更多潜在的相关信息从而大大提升准确率和召回率。比如一年级有 5 个班RAG 数据库中记录了 5 个班各自的期末成绩但是并没有存储“一年级所有同学的平均成绩”。这就导致当用户询问“一年级期末平均成绩是多少”时RAG 找不到相关内容最后给出一个错误的答案。但是如果我们通过知识图谱建立了“一年级”和“5 个班级”之间的实体关系RAG 就能根据根据这个关系找到“5 个班级的期末成绩”再通过计算给到用户一个准确的回答。最后一个 RAG 系统的运行可能包含以下步骤1、向量数据库提供知识存储的基础设施2、对内容进行分块、嵌入和索引以方便检索3、再通过知识图谱建立相关实体的关系从而提高检索和生成的准确度4、当用户查询时通过混合检索、知识图谱等方式检索内容5、然后把检索出来的内容进行重排序选出最相关的内容6、把选出的内容进行上下文融合提供给大模型生成回答内容7、最后通过 F1 值对 RAG 系统的准确率和召回率进行综合评估以上内容你学废了吗如何学习大模型 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。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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③ 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。④ 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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(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。以上全套大模型资料如何领取