企业官网建设流程全解析

网站关键词快速排名技术,为何只有建设银行网站打不开,网站域名好了下一步,如何实现wordpress伪静态化目前公司的智能问答平台利用RAG技术构建#xff0c;现给大家分享下通RAG技术构建智能问平台的具体流程和原理。 一、什么是RAGRAG是检索增强生成技术#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;#xff0c;目前是构建智能问答的重要技术。RAG相比传统的检索可以…目前公司的智能问答平台利用RAG技术构建现给大家分享下通RAG技术构建智能问平台的具体流程和原理。一、什么是RAGRAG是检索增强生成技术Retrieval-Augmented Generation目前是构建智能问答的重要技术。RAG相比传统的检索可以可以减少幻觉支持知识动态更新等优点是现在企业和个人打造知识库的重要架构和技术。核心包括以下2点1、数据准备阶段包括数据收集及清洗——文本解析及分割——文本转化成向量——数据入库2、应用阶段包括用户提问——问题解析——数据检索召回和重排——注入Prompt——LLM生成答案二、RAG构建智能问答系统详解以下是RAG技术构建智能问答平台业务流程图一数据准备阶段1、数据收集及清洗企业需要建立自己的知识库根据企业业务进行分类建议设置版主进行运营毕竟没有更新的知识是没用的。同时也可以去收集各个业务系统的数据包括钉钉的发文、项目管理系统等知识。下图是根据业务构建知识库架构和流程知识包括非结构化各类文档如Word、PDF、Excel等和结构化的知识Excel、数据库知识等。收集了知识后对部分数据进行清洗去除冗余和噪音。包括去除重复文档、去除过时的旧文档等。特别同一份知识经常存在新旧版本要记得把旧版本删除。2、文本解析及分割1文件解析文件解析是将原始文件如 PDF、Word、Markdown、表格 等转换为转换为纯文本或结构化文本。文件解析技术包括基于空间布局的技术MinerU、多模态技术。2文件分割大模型的输入长度有限且长文本不利于精准检索因此需要将原始文本分割为较小的 “块”Chunks。分割策略包括按固定大小分割和按语义分割。最初我们是按固定大小分割发现效果不太好后续按语义单元进行分割效果好很多。在分割时由于会丢失上一级标题影响检索效果建议把上一级标题自动加上。3、把文本转化成向量RAG 的 “检索” 环节依赖向量数据库需将文本块转换为向量Embedding并存储以便快速匹配相似内容。选择开源模型把文本转成向量目前有conan-embedding-v1、bge-m3 等模型。经过对比和测试发现bge-m3模型比较好。4、数据入库转成向量后存储到向量数据库。根据不同内容建了DOC库和QA库。所有文档放到DOC库如果有问答对放到QA库。QA库是简短的一问一答知识列表优先级会比DOC库优先。二应用阶段1、用户提问在所有需要问答的页面我们都可以设计智能问答入口引导用户提问。目前交互基本都是千篇一律。如下是豆包交互。2、问题解析由于存在上下文需要对用户多轮会话进行改写得出用户真正要问的问题。如果智能问答平台不只是问答要能实现问生产系统的内容那还要去对问题进行意图识别语法分析、实体识别等步骤。3、数据检索包括知识检索、知识召回、知识重排与生成、注入Prompt1知识检索将用户问题通过 Embedding 模型转为向量在向量数据库中搜索与该向量相似度最高的 Top N 个 Chunk如 Top 5。为了解决向量模型对专业术语不敏感的问题还会引入关键词检索。即向量检索关键词检索2知识召回从检索到的文档中提取出相关的句子或段落作为候选答案。3知识重排与生成使用算法把所有检索的结果进行排序。这里涉及到答案评分使用模型对答案进行评分评分高的排前面获得重排的答案。4注入Prompt我们提前准备了一段通用的Prompt基于提供的知识回答问题不编造信息让他按我们的要求输出答案例如我们构建如下Prompt5LLM生成答案通过模型和注入Prompt让模型对候知识进行总结。国内可以选择DeepSeek V3、Deepseek R1、Qwen等模型进行总结。建议试用DeepSeek V3。以上就用RAG 技术构建智能问答平台的基本流程为了提升用户体验我们也可以引入定量指标和定性反馈评估系统性能包括检索精度、生成准确性、用户满意度、响应速度等指标并持续优化。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发