企业官网建设流程全解析

仿网站出售,合肥建筑网站大全,江山建设工程信息网站,爱凡客RAGFlow是一款获得60K星标的开源RAG引擎#xff0c;能将企业文档转化为智能知识库。它支持多种文档格式#xff0c;提供完整的RAG工作流程#xff0c;可搭配多种大语言模型使用。通过深度文档理解和知识块切分技术#xff0c;RAGFlow能让AI基于真实文档提供准确且有溯源的答…RAGFlow是一款获得60K星标的开源RAG引擎能将企业文档转化为智能知识库。它支持多种文档格式提供完整的RAG工作流程可搭配多种大语言模型使用。通过深度文档理解和知识块切分技术RAGFlow能让AI基于真实文档提供准确且有溯源的答案减少幻觉问题。项目支持Docker一键部署适合从个人到企业各种规模的应用是构建企业级AI问答系统的理想选择。刚刚逛 GitHub 的时候发现了一个超火的开源项目。RAGFlow 这个开源 RAG 引擎能让你的知识库活起来现在已经获得了 60K 的 Star。它是为个人或企业准备的 RAG 工作流神器。RAG检索增强生成技术可以让 AI 大模型生成答案之前访问外部知识库从而提高答案的相关性、准确性和时效性并减少“幻觉”等问题。公司里海量的文档、合同、报告堆在网盘或服务器里想找点关键信息要么大海捞针要么问同事也说不清具体在哪份文件的哪一页。RAGFlow就是为了解决这些问题而生的。1、项目简介RAGFlow是一个开源的、强大的RAG 引擎。简单来说它能让 AI 大模型变得更懂你公司的内部资料回答问题时不再是凭空想象而是基于你上传的真实文件并且能「有理有据」地告诉你答案是从哪来的。输出准确答案的同时提供关键信息所在的原文并且支持你点击溯源直接定位到原始文档的具体位置。这大大降低了 AI 瞎编乱造问题让答案更可信。① 深度理解复杂文档不只是文本它能读懂各种格式Word, PPT, Excel, PDF包括扫描件、图片、网页、TXT等。市面上常见的文档格式它都能处理。就算你上传的是扫描的合同、带表格的报告它也能努力从中提取有用的信息。这得益于它的「深度文档理解」能力。而且它能把大文档切成更小的、有逻辑的「知识块」。更棒的是这个过程你还能看到甚至手动调整确保切分得合理让后续的问答更精准。下面这个图就是 RAGFlow 整个工作流程。② RAG 工作流看上面这个图RAGFlow 提供了一套几乎「全自动」的 RAG 工作流程从个人使用到大型企业都能支持。你可以自由选择搭配不同的大语言模型比如 OpenAI GPT-4o, 百度文心一言火山方舟DeepSeek百川等和向量模型。它经过了优化即使你的知识库非常大无限上下”也能快速找到关键信息。2、如何部署RAGFlow 推荐使用 Docker 来部署对硬件要求不算特别高CPU至少 4 核、内存至少 16 GB、硬盘至少 50 GB、软件Docker (24.0.0) 和 Docker Compose ( v2.26.1)部署步骤在 README 里写得很清楚① 确保系统设置调整一个叫vm.max_map_count的系统参数不小于 262144。② 克隆代码git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git③ 一键启动进入docker目录运行docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d命令。它会自动下载镜像并启动所有需要的服务包括数据库、向量库等。④ 等待启动完成用docker logs命令查看日志看到服务器成功启动的提示。⑤ 登录配置在浏览器访问你的服务器 IP首次登录后需要在配置文件里填入你选择的大模型如 OpenAI的 API Key。⑥ 开用上传文档开始智能问答吧。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。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】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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】