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网站域名的意思,河北工程招标信息网官网,seo搜索引擎优化岗位要求,抚顺网站开发RAG#xff08;检索增强生成#xff09;是一种将大语言模型与外部知识源结合的技术#xff0c;通过索引、检索和生成三个步骤弥补LLM的知识局限。文章详细介绍了RAG的基本原理、技术流程、系统构建方法、效果评估指标以及优化策略#xff0c;包括查询优化、高级检索、语义路…RAG检索增强生成是一种将大语言模型与外部知识源结合的技术通过索引、检索和生成三个步骤弥补LLM的知识局限。文章详细介绍了RAG的基本原理、技术流程、系统构建方法、效果评估指标以及优化策略包括查询优化、高级检索、语义路由和重排序等技术。RAG能有效减少模型幻觉提高知识更新效率是构建企业级大模型应用的重要技术。1、RAG背景与简介1.1 背景RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成技术最初源于2020年Facebook的一篇论文——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。是的2020年就已经提出了这项技术。这篇论文要解决的一个问题非常简单如何让大语言模型使用外部知识进行生成。 通常预训练模型(pre-trained models)的知识是存储在参数中的因此模型无法了解训练集之外的知识例如搜索数据、行业知识。之前的做法是通过在预训练模型上进行微调(fine-tuning)来更新模型的知识。这样的方式会有几个问题每当有新的知识时模型都需要重新进行微调。训练模型的成本是很高。所有AI模型的底层原理都基于数学概率大模型也不例外。因此有时模型在缺乏某方面知识时可能会生成不准确的内容即“幻觉”。而识别这些幻觉问题对于用户来说是相当困难的因为这需要用户具备相应领域的知识。对于企业而言数据安全至关重要。没有企业愿意承担数据泄露的风险将其私域数据上传到第三方平台进行训练。因此完全依赖通用大模型能力的应用方案在数据安全与效果之间存在权衡。为了解决这些问题这篇论文提出了RAG的方法。既然预训练模型能够理解新知识那么我们可以通过提示prompt的方式将新知识直接提供给模型。1.2 简介RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成是一种将大规模语言模型LLM与外部知识源的检索相结合以改进问答能力的工程框架。它使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成从而弥补LLM的局限性特别是在解决幻觉问题和提升时效性方面。原始 RAG 的流程包括索引、检索和生成三个步骤既把问答内容输入到数据库中给定query可以直接去数据库中搜索搜索完成后把查询结果和query拼接起来送给模型去生成内容。实际上langchain,llama-index本质上就是做的这套 RAG 系统当然还包括构建在 RAG 上的 agent)在大语言模型的优化过程中除了RAG微调也很常用。RAG与模型微调的对比微调模型RAG优点针对特定任务调整预训练模型。优点是可针对特定任务优化结合检索系统和生成模型。优点是能利用最新信息提高答案质量具有更好的可解释性和适应性缺点但缺点是更新成本高对新信息适应性较差是可能面临检索质量问题和曾加额外计算资源需求;两者的特性对比特性RAG技术模型微调知识更新实时更新检索库适合动态数据无需频繁重训存储静态信息更新知识需要重新训练外部知识高效利用外部资源适合各类数据库可对齐外部知识但对动态数据源不够灵活数据处理数据处理需求低需构建高质量数据集数据限制可能影响性能模型定制化专注于信息检索和整合定制化程度低可定制行为风格及领域知识可解释性答案可追溯解释性高解释性相对低计算资源需要支持检索的计算资源维护外部数据源需要训练数据集和微调资源延迟要求数据检索可能增加延迟微调后的模型反应更快减少幻觉基于实际数据幻觉减少通过特定域训练可减少幻觉但仍然有限道德和隐私处理外部文本数据时需要考虑隐私和道德问题训练数据的敏感内容可能引发隐私问题2、RAG技术原理与流程接下来详细介绍一下RAG的技术原理与实现流程在论文综述「Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey」中作者将RAG技术按照复杂度继续划分为Naive RAGAdvanced RAG、Modular RAG。截屏2024-08-02 17.38.52初级RAG主要涉及“索引-检索-生成”过程。初级 RAG 在检索质量、响应生成质量以及增强过程中存在多个挑战高级 RAG 范式随后被提出高级RAG在数据索引、检索前和检索后都进行了额外处理。通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据等方法提升文本的一致性、准确性和检索效率。随着 RAG 技术的进一步发展和演变新的技术突破了传统的 初级 RAG 检索 — 生成框架基于此我们提出模块化 RAG 的概念。在结构上它更加自由的和灵活引入了更多的具体功能模块例如查询搜索引擎、融合多个回答。技术上将检索与微调、强化学习等技术融合。流程上也对 RAG 模块之间进行设计和编排出现了多种的 RAG 模式。原始 RAG 的流程包括传统的索引、检索和生成步骤。核心是信息检索和大型语言模型调用两个关键过程。信息检索通过连接外部知识库获取与问题相关的信息而大语言模型调用则用于将这些信息整合到自然语言生成的过程中以生成最终的回答。一般的 RAG 工作流程如下图所示2.1 索引截屏2024-08-05 16.49.01索引指的是在离线状态下从数据来源处获取数据并建立索引的过程。具体而言构建数据索引包括四个步骤数据加载 、文本分块 、文本嵌入、创建索引。数据加载数据加载是指将外部数据进行清理和提取将CSV、PDF、HTML、Word、Markdown等不同格式的文件转换成纯文本这里可以借助LangChain内置的加载器来实现。LangChain内置的加载器是LangChain中最有用的部分之一例如加载CSV的CSVLoader加载PDF的PyPDFLoader加载HTML的UnstructuredHTMLLoader加载Word的UnstructuredWordDocumentLoader加载MarkDown的UnstructuredMarkdownLoader等文本分块截屏2024-08-05 16.09.19通过加载器获取到纯文化后接下来需要对文本进行分块。为什么需要对文本进行分块一方面Transformer模型有固定的输入序列长度即使输入context很大一个句子或几个句子的向量也比几页文本的平均向量更好地代表它们的语义含义另一方面我们将文档分割成适合搜索的小块使其更适合进行嵌入搜索从而提升片段召回的准确性。另外分块的大小是一个需要考虑的重要参数如果文本分块太大则无法很好地匹配查询如果太小则没有足够的有用上下文来生成答案。常用的分块方法需要注意的是没有一种万能的分块解决方案也没有规定的分块大小这需要你综合考虑处理文档的长度使用那种嵌入模型以及使用的大语言模型的上下文限制等因素。文本分块并没有固定的最佳策略。选择哪种方式取决于具体的需求和场景需要根据业务情况进行调整和优化。关键是找到适合当前应用的分块策略而不是追求单一的完美方案。有时候为了获得更准确的查询结果我们甚至需要灵活地使用多种策略相结合。另外为了直观分析文本分割器是如何工作的我们可以使用 ChunkViz 工具进行可视化它会展示文本是如何被分割的可以帮助我们调整分割参数。Chunk Size块大小表示将文本划分为较小块的大小。这是分割后每个独立文本块的长度或容量。块大小的选择取决于应用的需求和对文本结构的理解。Overlap Size重叠大小指相邻两个文本块之间的重叠部分的大小。在切割文本时通常希望保留一些上下文信息重叠大小就是控制这种上下文保留的参数。固定大小分块这是最常见、最直接的分块方法我们只需决定块中的标记数量以及可选地确定它们之间是否应该有重叠。**一般来说我们希望在块之间保留一些重叠以确保语义上下文不会在块之间丢失。在大多数常见情况下固定大小的分块将是最佳路径。**与其他形式的分块相比固定大小的分块计算成本低且易于使用因为它不需要使用任何NLP库,例如...# your textfromimport\n\n25620句子分块最直接的方法是按句点“.”和换行符分割句子...# your text.NLP工具分块 例如借助spaCy它是一个用于NLP任务的强大Python库它提供了复杂的句子分割功能可以有效地将文本分割成单独的句子从而在生成的块中更好地保留上下文帮助创建更有意义的块。例如将spaCy与LangChain结合使用...# your textfromimport递归分块递归分块使用一组分隔符以分层和迭代的方式将输入文本划分为更小的块。如果分割文本的初始尝试没有生成所需大小或结构的块则该方法会使用不同的分隔符或标准在生成的块上递归调用自身直到达到所需的块大小或结构。这意味着块的大小不会完全相同。LangChain中使用递归分块...# your textfromimport# Set a really small chunk size, just to show.25620文本嵌入(embedding)什么是嵌入 嵌入也叫向量化就是将文本内容通过embedding嵌入模型转化为多维向量的过程。虽然计算机并不能理解自然语言但是借助LLM 技术的一个关键部分是翻译器它可以从人类文字语言翻译成人工智能数字语言。我们称这种翻译机为 “嵌入机embedding machine”它输入人类语言输出人工智能理解的数字语言。为什么要做嵌入截屏2024-08-05 17.06.26上面是一个简单的示例将不同的人类语言生成的向量绘制到二维坐标系中发现在这个假设的语言空间中两个点越接近它们所表达的语义就越相似。例如“Hello, how are you?” 和 “Hey, how’s it going?” 几乎在同一个位置。另一个问候语“Good morning”也不太远。而“I like cupcakes”则完全与其他内容分开它们在语言空间中的位置远离其他文本片段。当然不可能在一张二维图上表示全部人类语言但理论是一样的。实际上嵌入具有更多维的坐标。例如OpenAI当前使用的模型使用的嵌入向量是由1,536个数字组成的也就1536个维度。你可以通过基本的数学运算来确定两个向量直接的接近程度。有许多模型提供商提供嵌入模型OpenAI、Cohere、Hugging Face、智谱AI、百度等模型名称描述获取地址ChatGPT-EmbeddingChatGPT-Embedding由OpenAI公司提供以接口形式调用。https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddingsERNIE-Embedding V1ERNIE-Embedding V1由百度公司提供依赖于文心大模型能力以接口形式调用。https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvuM3EM3E是一款功能强大的开源Embedding模型包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多个版本支持微调和本地部署。https://huggingface.co/moka-ai/m3e-baseBGEBGE由北京智源人工智能研究院发布同样是一款功能强大的开源Embedding模型包含了支持中文和英文的多个版本同样支持微调和本地部署。https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en-v1.5比如这里结合langchain使用bge-large-en-v1.5嵌入模型进行文本向量化fromimport# 定义模型名称和参数BAAI/bge-large-en-v1.5devicecudanormalize_embeddingsTrue# 初始化模型并设置 query_instruction为这个句子生成表示以用于检索相关文章# 生成句子的嵌入表示我是文章分块内容示例Embedding:0面对这么多向量模型我们如何衡量一种 Embedding 模型相对于其他模型的有效性呢Hugging Face 推出了 MTEBMassive Text Embedding Benchmark 大规模文本嵌入基准测试框架旨在评估文本 Embedding 模型在多种任务上的性能。业务系统中选择合适的 Embedding 模型是一个微妙的过程受到多种因素的影响比如知识库语言是中文、英文还是中英混合抑或是其他语言混合、切分文本块的长度、通用向量模型在垂类细分领域性能、模型的精度、硬件的限制、检索时间限制等等。你可以参考MTEB排行榜以获取最新模型效果https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard创建索引完成嵌入之后下一步是创建索引将原始语料块和嵌入以键值对形式存储以便于未来进行快速且频繁的搜索。使用专业的向量数据库进行存储向量数据常用的向量数据库有Chroma、Weaviate、FAISS、ES等下面是使用Chroma的示例importfromimport# 配置 Chroma 数据库客户端restlocalhost8000# 确保 Chroma 数据库中存在相应的集合text_embeddingsifnotin# 生成嵌入表示0# 存储到 Chroma 数据库text2.2 检索数据检索是RAG框架中的重要组成部分目标是根据用户的查询快速检索到与之最相关的知识并将其融入提示Prompt中。这个过程一般分两步根据用户的输入采用与索引创建相同的编码模型将查询内容转换为向量。系统会计算问题向量与语料库中文档块向量之间的相似性并根据相似度水平选出最相关的前 K 个文档块作为当前问题的补充背景信息。为了检索出最相关的前K个文档有多种检索方法最简单的方式直接通过上面创建的向量数据库来实现向量数据库都根据数据是高维向量这一特性在存储、索引、检索方面都做了大量的优化。代码示例# 初始化 HuggingFaceBgeEmbeddings 模型BAAI/bge-large-en-v1.5devicecudanormalize_embeddingsTrue为这个句子生成表示以用于检索相关文章# 生成查询文本的嵌入表示0# 从 Chroma 数据库中检索最相似的嵌入5# 返回最相似的5个结果当然为了提高检索的召回率通常会选择多种检索方法结合使用。例如使用分层索引检索、混合检索、HyDE方案等会在后面的RAG优化模块做详细介绍这里不在涉及。2.3 生成生成是指将用户的问题与知识库被检索出的文本块相结合 用prompt的形式传递给大语言模型的上下文使大模型更好理解用户意图生成用户想要的结果。接下来需要构建这个提示模板fromimport您是一个问答机器人助手接下来将给您一份知识库中提取的文档内容和一个相关的问题。请使用知识库中的信息回答问题总是使用中文回答。问题: {question} 可参考的上下文: {context} 如果给定的上下文无法让你做出回答请回答知识库中没有相关内容。答案:question就是用户的问题context就是我们从知识库检索出的文本块。以上就是RAG框架的整体流程接下来将用代码实现一个完整的RAG Demo。3、代码构建一个RAG系统接下来大模型使用ZhiPuAI向量数据库使用Chroma嵌入模型使用ZhipuAIEmbeddings借助langchain搭建一套专门处理外部数据为pdf类型的的RAG系统。导入相关库importasfromimportfromimportfromimportfromimportfromimportfromimportfromimport使用streamlit创建交互页面设置ZhiPu的ApiKeyZHIPUAI_API_KEY***加载并分割pdf文档return使用递归分割方式文档分块大小为512块与块之间的重复字符为50向量化、创建索引./storagereturn创建检索器temp_uploaded.pdf# print(Texts:, texts)k将向量数据库对象转换为一个检索器对象这个检索器可以用来根据查询向量检索最相关的文档。指定了检索时的参数这里k表示要返回的最相关文档的数量即每次检索返回最相关的 3 个文档。构造prompt模板检索生成您是一个问答机器人助手接下来将给您一份知识库中提取的文档内容和一个相关的问题。请使用知识库中的信息回答问题总是使用中文回答。问题: {question} 可参考的上下文: {context} 如果给定的上下文无法让你做出回答请回答知识库中没有相关内容。答案:glm-4-0520stuff# Retrieve context using the retriever\nforin# Format the prompt with the question and context# Invoke the LLM with the formatted promptqueryresult大模型使用智谱的glm-4-0520,利用向量数据库Chroma的检索能力完成向量检索。 运行streamlit run main.py截屏2024-08-06 20.21.224、RAG系统效果评估在了解到 RAG 是什么RAG的基本技术原理以及 RAG 怎么创建之后我们进一步需要评估 RAG 的效果。4.1 RAG评估的体系与指标RAG 的过程涉及三个主要部分输入、检索到的上下文、LLM 生成的回答。所以我们就可以通过衡量这三元组之间的相关性来评估 RAG 系统的有效性评估体系架构图如下所示截屏2024-08-09 14.51.33评估指标通过上面的三元关系可以抽象出 6个主要指标上下文相关性Context Relevance衡量检索出来的上下文与问题之间的相关性。忠实度Faithfulness衡量生成的答案是否基于给定的上下文。答案相关性Answer Relevance衡量生成的答案与问题之间的相关性。上下文召回率Context Recall衡量检索到的上下文与ground truth真实数据 之间的一致程度。答案正确性Answer Correctness衡量生成答案的准确性。答案完整性Answer Integrity以ground truth真实数据 为依据衡量生成答案的内容是否完整或者说衡量生成答案的详细程度。不同RAG评估系统的评估维度大多数也是基于上面的6个主要指标的扩展或是变体。4.2 对RAG评估的方法人工评估人工评估邀请专家或人工评估员对RAG生成的结果进行评估。他们可以根据预先定义的标准对生成的答案进行质量评估如准确性、连贯性、相关性等。这种评估方法可以提供高质量的反馈但可能会消耗大量的时间和人力资源。自动化评估鉴于人工评估的耗时耗力通过自动化的评估系统对RAG进行评估这也是RAG评估的主流和发展方向。目前主流的RAG评估系统有LangSmith、Langfuse、RAGAS、Trulens 等其核心原理还是使用标注良好的数据集和大语言模型 (LLM) 来完成自动化评估。下面主要介绍如何使用LangSmith来构建自动化的评估系统。LangSmith是一个开发者平台允许您调试、测试、评估和监控大语言模型 (LLM) 应用程序并且能够与LangChain无缝集成。构建一个RAG系统进行评估主要步骤如下创建一个测试用的数据集。准备基本的RAG程序。使用LangSmith运行评估。查看指标迭代改进系统。4.3LangSmith评估创建LangChain的API Key设置环境参数LangSmith会自动进行跟踪管理importLANGCHAIN_TRACING_V2trueLANGCHAIN_ENDPOINThttps://api.smith.langchain.comLANGCHAIN_API_KEYLANGCHAIN_PROJECTmy project name上传测试测试数据集导入CSV格式文件截屏2024-08-09 16.09.09集成评估代码fromimportfromimportfromimportfromimport# Target task definitionsystemPlease review the user query below and determine if it contains any form of toxic behavior, such as insults, threats, or highly negative comments. Respond with Toxic if it does, and Not toxic if it doesnt.user{问题}# The name or UUID of the LangSmith dataset to evaluate on.# Alternatively, you can pass an iterator of examplesds-back-snug-93# A string to prefix the experiment name with.# If not provided, a random string will be generated.ds-back-snug-93# List of evaluators to score the outputs of target taskcot_qa# Evaluate the target task根据生成指标调试RAG程序截屏2024-08-09 16.14.035、如何优化RAG系统有了RAG的评估系统接下来看如何优化我们构建的RAG系统。构建一个RAG应用过程相对简单但要将其推广到生产环境中则会面临多方面的挑战。这主要是因为 RAG 系统涉及多个不同的组件每个组件都需要精心设计和优化以确保整体性能达到令人满意的水平。在这一过程中外部非结构化数据的清洗和处理、文本分块、Query 的预处理、是不是每次 Query 都要进行检索、上下文信息的检索和排序能力、知识缓存等环节都会影响系统的性能。首先我们来看针对Query 的优化。5.1 Query 优化Query 优化是RAG系统中提升检索结果准确性非常必要的阶段通过这些手段系统可以更好的理解用户意图并提供更准确的结果。下面介绍两种针对query优化的两种常用方法RAG Fusion-Query改写截屏2024-08-12 14.39.50工作流程如下1、多查询生成直接使用用户输入的 query 进行查询查询结果可能太窄导致无法产生较为全面的结果。通过使用 LLM 将原始查询扩展成多样化的查询从而增加搜索的视野和深度。2、逆向排名融合RRFRRF 是一种简单而有效的技术用于融合多个检索结果的排名以提高搜索结果的质量。它通过将多个系统的排名结果进行加权综合生成一个统一的排名列表使最相关的文档更有可能出现在结果的顶部。这种方法不需要训练数据适用于多种信息检索任务且在多个实验中表现优于其他融合方法。3、生成性输出将重新排名的文档和查询输入到 LLM 生成结构化、富有洞见的答案或摘要。HyDE-Query增强图片4HyDE(假设性文档嵌入Hypothetical Document Embeddings) 是一种无监督的方法它基于这样一个假设与 query 相比假设性回答LLM 直接对 query 生成的答案与文档有更相似的语义空间。HyDE 的思路是让大模型对query先生成一个答案对答案做embedding相比对原query能更接近索引中的doc的embedding。然而因为 HyDE 强调问题的假设性回答和查找内容的相似性因此也存在着不可避免的问题即假设性回答的质量取决于大型语言模型的生成能力如果模型生成的回答不准确或不相关会影响检索效果。5.2 高级检索优化最为关键和复杂的步骤——在向量数据库检索之上如何具体开发或改进整个系统的策略。这部分的内容足够写成一篇独立文章。为了保持简洁我们只讨论一些常用或者新提出的策略。句子窗口检索图片 3在该方案中文档中的每个句子都是单独嵌入的这为上下文余弦距离搜索的查询提供了很高的准确性。**为了在获取最相关的单个句子后更好地对找到的上下文进行推理我们将上下文窗口在检索到的句子之前和之后扩展了k个句子然后将此扩展的上下文发送给LLM。**核心思想是当提问匹配好分块后将该分块周围的块作为上下文一并交给LLM进行输出来增加LLM对文档上下文的理解。文档文块太小会导致上下文的缺失该方法的上下文压缩当文档文块过大时可能包含太多不相关的信息传递这样的整个文档可能导致更昂贵的LLM调用和更差的响应。上下文压缩的思想就是通过LLM的帮助根据上下文对单个文档内容进行压缩或者对返回结果进行一定程度的过滤仅返回相关信息。分层索引检索图片 1针对大型知识库的情况下在创建索引的时候会创建两个索引一个是由文档的摘要一个由文档块组成实现在搜索时的分步过滤。在检索时将query进行向量化表示进行两次向量化搜索首先在文档摘要中进行向量化相似度匹配然后获取到相似度高的摘要所在的文档然后在指定的文档中进行相似度匹配得到相似度最高的几个向量最终输入到大模型中的上下文中。这检索方式可以提高大型数据库的检索效率。混合检索图片 2在检索时将老式的关键字搜索—稀疏检索算法搜索行业标准BM25和向量搜索相结合并将搜索内容组合到一个检索结果中最后借助Reciprocal Rank Fusion (RRF)算法来对检索到的结果进行重新排序以获得最终输出。混合搜索通常会提供更好的检索结果因为结合了两种互补的搜索算法同时考虑了查询与存储文档之间的语义相似性和关键字匹配。hybrid#Milvus 2.4开始支持, 在2.4版本之前使用 Default5.3 语义路由基于语义路由来优化RAG系统传统路由传统的路由机制通常依赖于预定义的规则或简单的条件判断如 if/else 语句根据输入的关键词或模式将请求分发到相应的模块。语义路由基于自然语言来做出分支决策本质上也是一种 if/else 分支逻辑。只是它不再单纯依赖于显式的关键词或模式匹配而是通过语义理解识别用户意图和需求将请求引导至最合适的服务、数据库或相关处理组件。截屏2024-08-12 15.09.26用户想进行交互的数据可能有多种来源 RAG 路由可以根据 user query 路由到不同的数据来源。看下上面的这幅图这里的数据源有文档知识库、DB 知识库、API 查询。通过语义路由的分发查询更加准确的数据提供精确而高效的回答。5.4 重排序Re-ranking在完成语义搜索的优化步骤后我们能够检索到语义上最相似的文档但不知你是否注意到一个关键问题语义最相似是否总代表最相关答案是不一定。例如当用户查询“最新上映的科幻电影推荐”时可能得到的结果是“科幻电影的历史演变”虽然从语义上这与科幻电影相关但并未直接回应用户关于最新电影的查询。重排模型可以帮助我们缓解这个问题重排模型通过对初始检索结果进行更深入的相关性评估和排序确保最终展示给用户的结果更加符合其查询意图。实现重排序除了可以提示LLM进行重排更多的是使用了专门的重排序模型例如闭源的有Cohere开源有BAAI和IBM发布的模型。这些模型会考虑更多的特征如查询意图、词汇的多重语义、用户的历史行为和上下文信息从而保证最相关的文档排在结果列表的最前面。在RAG 中添加一个重排器(Re-ranking)仅需三个简单步骤首先定义一个重排(Re-ranking)模型使用Hugging Face上的BAAI/bge-reranker-base。在查询引擎中将重排模型添加到node_postprocessors列表中。增加查询引擎中的similarity_top_k以检索更多的上下文片段经过重排后可以减少到top_n。fromimport3BAAI/bge-reranker-base6结语在本文中我们深入探讨了RAGRelevance-Generation系统的各个方面从构建、效果评估到系统优化力求为读者提供对 RAG 的全面且深入的理解。通过优化查询、灵活应用多级索引和路由技术以及实施先进的检索策略我们能够显著提升系统的效率和准确性更好地满足用户需求。需要强调的是提升 RAG 系统性能是一个持续的过程需不断评估、优化和迭代。RAG 系统的未来发展前景广阔随着技术的不断进步它将在各行各业中发挥越来越重要的作用。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