网站制作的常见问题ui做的好看的论坛网站

网站制作的常见问题,ui做的好看的论坛网站,株洲正规竞价优化推荐,商业设计师是做什么的“ 数据召回是RAG技术的重要领域#xff0c;而不同的召回策略甚至会产生完全不同的效果。” RAG技术的核心原理很简单#xff0c;本质上就是在外部维护一个资料库#xff0c;在进行大模型问答之前#xff0c;先从资料库中找到相关的内容#xff0c;然后一起输入到大模型中…“数据召回是RAG技术的重要领域而不同的召回策略甚至会产生完全不同的效果。”RAG技术的核心原理很简单本质上就是在外部维护一个资料库在进行大模型问答之前先从资料库中找到相关的内容然后一起输入到大模型中。但由于文档的复杂性在进行文档处理时很难真正做到高质量的数据处理因此在做数据召回时就会面临着各种各样的问题。所以怎么进行高质量的数据召回就成为RAG必须要研究的一个课题而今天我们就来简单介绍一下常见的几种召回策略。召回策略RAG的难点主要有两个一个是前期的文档处理其次就是数据的召回由于大模型本身无法分辨输入到模型中的文档质量因此关于数据的召回只能进行人为的控制而人为控制的方法只能通过技术手段来进行约束。因此在不考虑前期文档处理的情况下RAG应用中最重要的一点就是解决数据召回的问题。召回的本质其实很简单就是快速准确地从外部资料库中找到与问题相关的数据比如说用户的问题是怎么学习人工智能然后就需要从大量的外部数据中快速找到与人工智能相关的内容包括书籍视频论文等多种不同的形式。举例来说以目前世界上现存的知识体系为例涉及的领域没有一千也有八百而一个人不可能什么领域都能涉及什么领域都懂因此如果有一个人想快速入门一个领域应该怎么办首先他可以通过互联网搜索任何他想从事的领域的内容资料但现在的问题是世界上的资料文档那么多搜索引擎怎么知道怎么找到与之相关的数据这就是搜索引擎要解决的事情而RAG需要解决的也是这个事情。RAG是基于神经网络模型做的语义性检索因此其与传统的字符匹配方式检索有很大的区别比较直观的体现就是向量计算因此基于RAG系统有专门的向量数据库进行向量检索。当然并不是说RAG只能使用向量数据库RAG的本质是快速找到相关数据但RAG不会在意你的数据是使用向量数据库存储还是传统的关系数据库存储。也就是说RAG和数据持久化是无关的或者说数据持久化只是RAG的一部分。召回策略关于RAG的召回策略有多种实现方式最简单的就是基于传统的字符匹配和搜索技术以及目前比较火的语义检索方式——向量计算。什么是语义检索所谓的语义就是指你不但要听到我所说的话你还要能听懂我所说的意思。比如说问你吃饭了吗这可能只是一种问候语也可能是他想请你吃饭顺便聊聊天在不同的环境下其语义是不同的。RAG的主要召回策略有以下几种基于传统的字符匹配和分词检索基于向量计算的语义检索数据重排技术——Rerank问题拆分技术多路召回基于传统的字符匹配和分词检索在大模型出现之前搜索引擎主要采用的就是字符匹配和分词技术常见的技术载体就是关系型数据库和ES这种分词检索工具。在某些业务场景下RAG依然会使用这些技术原因就在于其技术体系比较成熟解决方案也比较完善并且效果也不错。基于向量计算的语义检索基于向量计算的语义检索常见的就是向量数据库或者支持向量计算的传统关系型数据库其本质是通过Embedding(嵌入)模型把文本转化成向量然后通过欧式距离或余弦计算等方式计算其相似度。数据重排技术——Rerank数据重排也是基于向量计算的一种方式其原理是通过把第一步检索到的结果通过重排技术找到其“分数”也就是相似度最高的数据。举例来说你搜索孙悟空可能会得到很多与之相关的内容比如说介绍四大名著的内容介绍三打白骨精的内容亦或者大闹天宫的内容而你想了解的可能只是大闹天宫或者三打白骨精这时介绍四大名著的内容可能就不需要了。而通过重排序就可以实现召回数据的二次筛选达到更加精确的数据匹配。问题拆分技术问题拆分原理很简单本质上就是利用大模型来分析你的问题然后给出几个相似的问题然后通过这几个相似问题去进行召回这样就可以提高召回数据的精度。比如说用户问题是我想去旅游你有什么建议吗这时大模型就可以根据这个问题帮你拆分几个相似性的问题比如说我想去一个风景优美的地方我想找个地方放松一下心情亦或者我想去看看祖国的大好河山。通过问题拆分的方式用户就可以得到多个相似性的问题这样就可以从更多的维度去向量数据库或者其它地方召回更多相关的问题之后再通过重排序技术来找到其中最相关的内容。多路召回多路召回的原理也很简单就是通过多种不同的策略或者模型或渠道检索出多个与之相关的内容其有点类似于问题拆分的思想但区别是问题拆分是从问题入手而多路召回是从检索策略或检索途径入手。举一个比较形象的例子就是如果你想了解某个行业你可以选择从公网上查找数据也可以选择找专门的行业论坛或社区了解内容还可以通过找专业人士交谈来了解。而这种通过多种不同的方式以及不同的渠道进行数据召回的方式就是多路召回。当然召回技术并不仅仅只限于RAG领域在传统的搜索引擎领域召回技术同样扮演着重要角色因此RAG技术也同样可以应用于搜索引擎领域。当然这里仅仅只是介绍一下简单的比较常见的召回策略在RAG的具体实践中在不同的场景下也会存在一些特殊的召回方式和策略比如说数据分类建立索引等方式以及知识图谱等新型技术。最重要的是你要理解这些召回方式并不是互斥的在很多场景下都是把这些策略进行组合使用以此达到更加精准的召回质量特别是在大数据量的情况下完全基于向量相似度计算的方式其对算力和响应的要求是不被允许的。因此在大数据量的情况下先进行快速的非精确匹配然后再进行更加精确的相似度计算是一种常见的召回方式。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