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做网站用哪种语言,自助建站上建的网站免费吗,国外的网页制作网站,广州公司注册多久时间RAG相关理论知识与经验整理。 谈到大模型在各垂直领域中的应用#xff0c;一定离不开RAG#xff0c;本系列开始分享一些RAG相关使用经验#xff0c;可以帮助大家在效果不理想的时候找到方向排查或者优化。 本系列以医疗领域为例#xff0c;用面试题的形式讲解RAG相关知识…RAG相关理论知识与经验整理。谈到大模型在各垂直领域中的应用一定离不开RAG本系列开始分享一些RAG相关使用经验可以帮助大家在效果不理想的时候找到方向排查或者优化。本系列以医疗领域为例用面试题的形式讲解RAG相关知识开始RAG系列的分享~本篇主要是理论知识与经验后续会结合最新的优化方法给出详细的优化代码和实践中衍生的思考。下面是本篇的快捷目录。RAG思路RAG中的prompt模板检索架构设计一、RAG思路这里有一张经典的图具体步骤是加载文件读取文本文本分割文本向量化问句向量化在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中提交给 LLM 生成回答二、RAG中的prompt模板已知信息{context}根据上述已知信息简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”不允许在答案中添加编造成分答案请使用中文。问题是{question}其中 {context} 就是检索出来的文档。三、检索架构设计基于LLM的文档对话架构分为两部分先检索后推理。重心在检索推荐系统推理一般结合langchain交给LLM即可。因此接下来主要是检索架构设计内容。1. 检索要求提高召回率能减少无关信息速度快2. 检索逻辑拿到需要建立检索库的文本将其组织成二级索引第一级索引是 [关键信息]第二级是 [原始文本]二者一一映射。 [关键信息]用于加快检索 [原始文本]用于返回给prompt得到结果。向量检索基于关键信息embeddig参与相似度计算检索完成后基于关键信息与原始文本的映射将原始文本内容作为 {context} 返回。主要架构图如下3. 切分与关键信息抽取关键信息抽取前需要先对拿到的文档进行切分。其实文档切分粒度比较难把控粒度过小的话跨段落语义信息可能丢失粒度过大噪声又太多。因此在切分时主要是按语义切分。因此拿到文档先切分再抽取关键信息可根据实际情况考虑是否进行文章、段落、句子更细致粒度的关键信息抽取。下面具体来讲讲方法和经验1切分基于NLP篇章分析discourse parsing工具提取出段落之间的主要关系把所有包含主从关系的段落合并成一段。这样对文章切分完之后保证每一段在说同一件事情。基于BERT中NSPnext sentence prediction的训练任务基于NSPnext sentence prediction任务。设置相似度阈值t从前往后依次判断相邻两个段落的相似度分数是否大于t如果大于则合并否则断开。2关键信息抽取直接存储以标点切分的句子只适用于向量库足够小检索效率高且query也比较类似的情况。传统NLP工具成分句法分析constituency parsing可以提取核心部分名词短语、动词短语……命名实体识别NER可以提取重要实体货币名、人名、企业名……。生成关键词模型类似于ChatLaw中的keyLLM即训练一个生成关键词的模型。在医疗领域中这个方法是目前比较靠谱且能通用的方法。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。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】