企业官网建设流程全解析

宝塔面板wordpress多站点,wordpress查看未验证邮箱,做网站是干嘛,备案做电影网站吗最近AI圈又开始炒作新名词了#xff0c;这次轮到Context Engineering#xff08;上下文工程#xff09;。说起来你可能不信#xff0c;这个概念的走红#xff0c;竟然源于一位数据库创始人对RAG的吐槽。 Chroma#xff08;开源向量数据库#xff09;的创始人…最近AI圈又开始炒作新名词了这次轮到Context Engineering上下文工程。说起来你可能不信这个概念的走红竟然源于一位数据库创始人对RAG的吐槽。Chroma开源向量数据库的创始人Jeff Huber在最近的访谈里放了个大招我们公司从来不用RAG这个词。这话一出估计不少刚把RAG专家写进简历的同学心里一紧。但他说得确实有道理。今天咱们就来聊聊为什么RAG这个概念问题很大Context Engineering到底是个什么东西以及为什么你用GPT-4处理长文本时总感觉它失忆RAG被过度包装的简单概念先坦白说我自己也曾经是RAG的受害者。刚开始接触时总觉得这词儿特高级又是检索又是生成听着就复杂。直到后来深入做项目才发现——这不就是把搜索结果喂给大模型吗Jeff Huber的批判一针见血“RAG把检索、生成、结合三个不同概念硬拼在一起结果特别让人困惑。后来市场上还把它包装成’拿Embedding做一次向量搜索’这理解也太肤浅了。”说白了RAG本质上就是搜索生成的组合但被包装成了一个神秘概念。这就像把吃饭睡觉硬凑成一个新词EatSleep然后告诉你这是革命性突破——听着唬人其实没啥新东西。更麻烦的是这种概念混乱让开发者走了不少弯路。很多团队以为搞个向量数据库做个Embedding搜索就叫实现RAG了。结果呢用户问复杂问题时模型要么答非所问要么直接忽略关键信息。问题出在哪儿答案可能藏在一个你没听过的现象里——Context Rot上下文腐烂。上下文腐烂大模型的失忆症你有没有遇到过这种情况给GPT-4塞了一篇万字长文让它回答里面的细节问题结果它总能完美避开正确答案不是模型笨而是它得了失忆症。Chroma团队做过一个实验在多轮Agent交互中当把完整对话窗口包含大量历史Token提供给模型时明明写在上下文里的指令竟然被模型完全忽视了。这就是所谓的上下文腐烂——随着Token数量增加模型的注意力会分散推理能力也会变弱。最直观的证据来自他们发布的《Context Rot》技术报告。这张图对比了四款主流模型在不同输入长度下的性能衰减情况AI模型性能对比如果用曲线下面积衡量整体表现Claude Sonnet 4是表现最好的其次是Qwen3-32B而GPT-4.1和Gemini 2.5 Flash在上下文长度增加时衰减得更快。这也解释了为什么很多开发者偏爱Claude处理长文档——它的记忆力确实更好些。但即便是表现最好的Sonnet 4在输入Token超过8k后性能也明显下降。这和厂商宣传的百万Token上下文窗口形成鲜明对比。说白了现在的大模型就像个短时记忆障碍患者给它太多信息它反而记不住重点。Context Engineering解决失忆的关键既然大模型有失忆症那怎么让它记住关键信息这就轮到Context Engineering登场了。Jeff Huber对这个概念的定义很简单**“在每一步生成时决定上下文窗口里应该放什么的艺术。”** 听起来简单但做起来学问大了。举个例子假设你要做一个法律助手AI需要处理一份500页的合同。直接把整份合同喂给模型肯定不行上下文腐烂只挑几页又可能遗漏关键条款。这时候就需要Context Engineering先筛选用向量搜索关键词搜索从500页中挑出最相关的20页再重排让大模型给这20页打分排序选出Top 5后总结对Top 5内容做摘要控制在模型能有效处理的Token范围内这就是上下文工程的核心思路——不是给模型更多信息而是给它最需要的信息。有意思的是现在前沿开发者已经开始用大模型自己来做重排。传统做法是用专门的re-rank模型比如CrossEncoder但现在很多团队直接写个Prompt“以下是10段文档请按与问题’XXX’的相关性排序”然后让GPT-4或Claude来打分。Jeff Huber甚至预测**“专门的re-rank模型未来会边缘化。随着大模型成本降低暴力筛选会成为主流。”** 想想也是当调用GPT-4的成本降到现在的百分之一谁还会费劲去调参那些小众的re-rank模型呢未来方向别再回自然语言了聊到这里你可能会问有没有更优雅的解决方案总不能每次都手动筛选信息吧Jeff Huber提到了两个很有意思的方向可能会改变未来检索系统的形态第一个方向持续检索Continuous Retrieval现在的模式是一次检索一次生成——先搜完所有信息再让模型生成答案。但为什么不能边生成边检索就像我们聊天时想到什么不确定的就立刻去查手机。已经有研究在尝试这种模式了。比如GitHub上那篇叫RAGAR的论文名字确实不咋地就教模型在生成过程中随时暂停去查资料。如果这种技术成熟模型回答问题的方式会更像人类专家——既不是全凭记忆也不是一次性查完所有资料。第二个方向停留在Embedding空间现在的流程是文本→Embedding→检索→转回文本→喂给模型。这就像把中文翻译成英文传过去再翻译回中文——多此一举还损失信息。未来的系统可能会全程在Embedding空间操作直接对向量做运算、比较、组合不需要再转回自然语言。这就像两个程序员直接用二进制交流虽然人类看不懂但效率极高。当然这些都还在研究阶段但给我们提了个醒别被现在的技术框架限制想象力。五年后回头看我们今天把文本转来转去的做法可能就像当年用软盘传文件一样原始。给开发者的3个建议聊了这么多理论最后给大家来点实在的。基于Chroma团队的研究和实践如果你正在做需要处理长文本的AI应用这三个建议可能帮你少走弯路1. 别迷信大上下文窗口就算模型号称支持100万Token也别真把100万Token塞进去。实验显示超过8k Token后模型性能就开始下降。最佳实践是把上下文控制在4k-8k Token超过就分段处理。2. 构建黄金数据集Chroma团队发现很多开发者有数据、有答案但缺少查询-片段对。解决办法是让大模型根据文档片段生成合理查询构建自己的评测集。几百条高质量样本效果可能比十万条垃圾数据还好。3. 试试披萨派对标注法Jeff Huber分享了个接地气的做法团队一起点个披萨花几小时手动标注数据。别小看这种土办法小而精的标注数据往往比大规模自动标注效果好得多。毕竟AI再智能也比不上一群懂业务的人一起讨论。最后说两句Context Engineering的走红其实反映了AI开发的一个趋势从追求酷炫概念回归解决实际问题。RAG也好上下文工程也罢最终目的都是让AI更准确、更可靠地回答问题。作为开发者我们要警惕那些听起来高大上的术语。与其争当RAG专家不如多花时间研究用户真正需要什么信息模型在什么情况下会失忆如何用最简单的方法提升系统稳定性毕竟能解决问题的技术才是好技术。至于叫什么名字没那么重要。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