企业官网建设流程全解析

专业网站建设渠道,app小程序软件定制开发,网站建设及维护服务,33ee紧急页面访问升级别再被割韭菜了#xff01;LLM、RAG、Agent 这三个词儿到底在说啥#xff1f; 最近不少朋友问我#xff1a; “老王#xff0c;现在的 AI 名词儿多得跟牛毛一样#xff0c;一会儿 LLM#xff0c;一会儿 RAG#xff0c;最近又全是 Agent#xff0c;到底有什么区别…别再被割韭菜了LLM、RAG、Agent 这三个词儿到底在说啥最近不少朋友问我“老王现在的 AI 名词儿多得跟牛毛一样一会儿 LLM一会儿 RAG最近又全是 Agent到底有什么区别我做业务到底该选哪个”确实现在的 AI 圈子一天一个新风向。但如果你想真正在这波浪潮里把 AI 落到业务里这三个概念你必须得像理解「电脑 / 操作系统 / 软件」一样烂熟于心。很多人把它们当成是竞争关系甚至觉得“Agent 出来了RAG 就过时了。”这完全是外行看热闹。今天不讲虚的直接用人话把这哥仨的底层逻辑一次性拆透。一、LLM一个饱读诗书但「家里没网」的天才LLMLarge Language Model大语言模型是这一切的底座。你可以把它理解成一个——顶级学霸型大脑这个学霸有多厉害读过互联网上几乎所有的书、论文、代码和闲聊写诗、翻译、写代码、改文案样样精通但它有一个致命弱点❌不联网❌记忆有截止日期举个例子问题“昨天晚上周杰伦演唱会唱了哪首歌”模型的真实情况要么老实说不知道要么开始「文学创作」给你编一个这就是我们常说的 ——幻觉Hallucination。一句话总结LLM 是大脑负责理解和思考但它的知识是静态的、过去的。二、RAG给学霸办一张「图书馆借阅证」当大家发现 LLM 会胡说八道之后第一个直觉就是能不能让它一边查资料一边回答于是RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成就登场了。你可以把 RAG 理解为给学霸配了一个随时可查、实时更新的资料库RAG 的真实工作流程非常像开卷考试用户提问“我们公司去年的差旅报销标准是多少”检索Retrieval系统先去公司的 PDF / Word / 知识库里把相关内容找出来增强Augmentation把「差旅报销标准」那一页内容塞给 LLM生成GenerationLLM 根据这份资料组织语言回答为什么现在 RAG 这么火因为大模型训练太贵了不可能为了公司制度、产品手册、财报重新训练一个大模型而 RAG 的成本是上传文档向量化接个检索流程几分钟就能上线一个「企业 AI 助手」现实中的典型应用财报分析机器人法律条文 / 合同问答内部知识库助手一句话总结RAG 是 AI 的外部记忆解决的是「有依据」「不乱编」「知识实时更新」。三、Agent不只会想还能「自己把事办了」如果说RAG让 AI 成了「百晓生」那Agent智能体做的事情是把 AI 变成一个真正的“数字员工”Agent 和前两者最大的不同它有手有脚而且能自己做决策。过去的 AI你问一句它答一句Agent你给一个目标它自己拆任务、找工具、反复尝试直到把事办完一个非常真实的业务例子任务“帮我调研竞品 A 的最新价格写个对比报告发到我邮箱。”如果只有 LLM“我不知道最新价格建议你去官网看看。”如果是 Agent规划Plan查官网找价格页写报告发邮件行动Act调用浏览器 / 搜索接口抓取网页数据反思Reflect官网没价格那去电商平台、第三方网站再查执行Execute生成对比分析调用邮件接口发送一句话总结Agent 是行动系统LLM 是脑子RAG 是书架而 Agent 是那个真的下场干活的人。四、到底怎么选一句话帮你对号入座如果你要做 AI 应用只需要看自己属于哪一类场景场景 A只想润色文案、写代码、做翻译✅直接用 LLM 就够了场景 B我有大量 PDF / 文档希望 AI 基于这些资料回答不能乱编✅你需要的是 RAG 系统场景 C希望 AI 自动处理订单、调整排期、执行流程、盯盘✅你必须做 Agent写在最后一个非常形象的比喻LLM 是毛坯房RAG 是精装修Agent 是全屋智能真正的大杀器一定是三者合体LLM 的推理与语言能力RAG 的专业知识与实时信息Agent 的任务规划与执行能力⚠️ 现在很多人一上来就卷 Agent但如果你的RAG 做得一塌糊涂那么 Agent 的「自主决策」只会变成——南辕北辙的自动化胡来。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】