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外贸网站建设收益,2昌平区网站建设,wordpress 755,班级网站建设需求分析作为一名深耕后端领域十余年的研发人员#xff0c;我的AI转型之路已走过2年。从最初的Chat QA落地#xff0c;到AI Agent开发#xff0c;再到Multi-Agent实践与AI-Native架构搭建#xff0c;每一步都踩在技术迭代的浪潮上。 今年Q2#xff0c;我带领团队开启AI技术与保险…作为一名深耕后端领域十余年的研发人员我的AI转型之路已走过2年。从最初的Chat QA落地到AI Agent开发再到Multi-Agent实践与AI-Native架构搭建每一步都踩在技术迭代的浪潮上。今年Q2我带领团队开启AI技术与保险业务的深度融合推动AI能力从L1级Chatbot基础对话全面升级至L2级Reasoner推理决策实现了真正意义上的业务落地。相信很多后端同行和我有一样的焦虑大模型技术迭代太快Cursor、JoyCode等智能工具的出现让行业竞争焦点从微服务、微前端彻底转向AI。不止是业务研发AI Infra、模型开发领域的从业者同样面临挑战单一Agent架构早已无法满足复杂业务需求。我的破局之道是将后端熟悉的微服务架构思想迁移至AI领域——把Agent、Planning、RAG、Evaluation、MCP、LLM、Prompt、Memory、MultiModal等核心模块拆分为独立服务通过协同调度构建高效AI系统。其中RAG检索增强生成作为解决保险行业“私有知识复用”的核心技术我们的实践经历了从基础到进阶的完整演进今天就把这份实战经验分享给正在AI转型的后端同行。保险业务场景下的RAG架构演进之路我们为保险业务打造的Eva系统其RAG架构历经三个关键阶段逐步解决了基础检索精度不足、复杂问题拆解能力弱、知识时效性差等核心痛点最终形成“Graph RAG DeepSearch 持续反思验证”的混合式检索架构。先搞懂基础RAG的核心定义与起源很多刚接触大模型的后端同学会问为什么一定要做RAG对于保险这类强监管、知识密集型行业保司内部的条款文档、理赔手册、客户案例等都是非公开私有知识大模型预训练数据无法覆盖直接调用大模型极易产生“幻觉”导致业务风险。而RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成恰好解决了这一问题——通过引入外部知识源为LLM提供精准上下文大幅提升生成内容的准确性与可靠性。追溯起源RAG技术由Meta AI原Facebook AI Research在2020年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出经过数年发展已从基础范式演进出DeepSearch、Agentic RAG、Graph RAG等多种进阶形态。RAG架构历史首先我们回顾下什么是RAGRAGRetrieval-Augmented Generation - 检索增强生成 是一种构建基于大模型LLM应用的创新技术通过利用外部知识源为LLM提供相关上下文从而减少幻觉现象提高生成内容的准确性和可靠性。最早要追溯到2020年是由Facebook AI ResearchMeta AI提出的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》基础 RAG 架构朴素的知识管理员基础 RAG 是所有RAG范式的基础包括DeepResearch、Agentic RAG、Graph RAG都是在基础RAG上进化出来的。所以我们先熟悉下基础RAG的架构它包含两个核心组件生成组件ETL Pipeline和检索组件Retrieval引入下图为例①②③④步骤都是生成组件它的核心就是文件**提取、转换、加载**我们来一步步分析。•文件提取Extract核心文件读取器常用的有doc、pdf、excel、图片等文件需要关注对中文支持和Execl单元格的处理。•文件转换Transform文件转换的核心有两个chunk和embedding。chunk阶段尤为关键是所有RAG范式的核心就像切蛋糕一样切之前就已分配好****常用的分块策略有五种固定大小分块语义分块、递归分块基于文档结构分块基于大模型分块。embedding向量化向量是为了满足相似性查找的需求比如表达“今天天气如何”这类的询问方式有很多这时我们需要将文本向量化存入到向量库中数据加载Load****数据存储我们用的Elasticsearch8ES进行混合存储当然也可以其他向量库和关系型数据库来存储。⑦③④⑤⑥步骤是检索组件它分为预处理、检索、后处理预处理核心是Query要不要做Query的扩充扩充多少带不带原始Query需不需要对Query转译预处理偏向于业务处理根据需求来相当于基础RAG的一扩展特性Agentic RAG范式沿用了这一特性。检索的核心是算法基础的检索算法“稀疏算法和稠密算法”稀疏算法可以利用LLM提取关键词embedding维度设为整个表中所有的关键词的维度维度上的值是关键词在当前文本块中的TF-IDF值。当用户查询时系统会将其转化为一个类似的TF-IDF向量通过计算用户查询向量和所有文本块向量之间的cosine找到得分最高或最相似的向量块。稠密算法常用的是BM25用户输入查询时系统会使用LLM将查询转化为一个embedding向量然后在向量数据库中进行cosine计算找到最相似的向量块。第③步中用相同的嵌入文本块模型向量化用户的查询然后将向量化的查询与数据库中现有的向量进行比较以找到最相似的信息。常规的向量检索ANN算法我们还支kNN算法向量库的表结构的基础字段索引向量块原始文本块原数据字段。TopK通过预设的k阈值我们只获取最相似的k条原始文本块返回这是rank的流程。后处理的核心是排序在精排Rerank也就是二段检索之后会进行文本拼接把结果拼接到上下文中生成Prompt最后由LLM生成最终答案Generate。Rerank不是一个必选项Rerank模型会结合查询对检索到的初始文本块列表进行评估为每个文本块分配一个相关性分数。这一过程会重新排序。最后一步是生成结果将原始的查询和检索到的文本块拼接到Prompt中由大模型生成最终的结果。倒退到2022年基础的RAG方案是很OK的。随之模型发展到现在的Agentic Agent需要解决的往往是对复杂问题的深度检索基础的RAG这时显得非常的无力但也促使RAG演进了新的范式Graph RAGAgentic RAGDeepResearch我们的RAG架构我们的RAG产品架构上包含了“保险知识库记忆库文件库智能体搜索测评”是技术驱动由算法工程数据一起完成的。算法AgenticRAG我们学习了通义DeepResearch的开源WebWeaver架构微软的开源GraphRAG结合现在火热的ZEP、REFRAG的论文架构上实现了混合式检索“Agentic RAGDeepResearch”记忆实现了“情景记忆程序记忆语义记忆时间记忆”RAG智能体矩阵实现了“RAG查询增强智能体规划师智能体工具选择器智能体反思和验证智能体基于图结构的智能体深度研究型智能体”。记忆设计语义记忆图谱程序记忆图谱情景记忆图谱工程RAG平台承上启下串联全流程承接业务Agent的检索、查询的需求提供标准接口让Agent专注于模型训练迭代工程架构分了四层智能体层业务逻辑层检索层数据层技术栈Spring AI Elasticsearch8Neo4jRedis京东云技术能力支持上支持Python Code和RAG Agent Workflow。数据架构保险知识库记忆库任务中心 组成三角矩阵保险知识库架构任务中心Chunck学习Cognee参数调优的思想提供了五种chunk策略。记忆库“语义记忆图谱程序记忆图谱情景记忆图谱”在此三类记忆上增加双时间字段保证记忆的时效性。为什么这样设计我们团队核心是一套由多智能体驱动业务的平台Eva。•我们是需要RAG是因为保险业务保司的很多数据是网上没有的并且内容很多上百页甚至大几百页的文档比比皆是。•我们是ToB业务是围绕业务发展的Agent直面经营结果(规模/利润)。•我们的RAG平台隶属于Eva基础能力之一。未来的RAG不再过多揣测未来乘风破浪即可。•Agentic RAG里面包含了DeepsearchGraph RAG基础RAG如果感兴趣我会像基础RAG一样一层层剥开和大家交流。•Python Code和RAG Agent Workflow是工程端的自研核心如果感兴趣我会像基础RAG一样一层层剥开和大家交流。•记忆库除了“语义记忆图谱程序记忆图谱情景记忆图谱”我们还在研发时间记忆图谱如果感兴趣我会像基础RAG一样一层层剥开和大家交流。•Chunck绝对是核心以至于让Cognee花了大半年时间在参数调优上我们总结一份配置手册如果感兴趣我会像基础RAG一样一层层剥开和大家交流。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~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。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课