企业官网建设流程全解析

郑州做网站的专业公司,游族网络公司最新消息,网页设计基本流程,凡客生活ima知识库的使用场景 个人关于某一特定领域的研究与他人共建知识库项目前期工作台 这三个场景都是基于ima知识库的以下特点#xff1a; 支持建立多个独立知识库 全平台无限制同步 可以公开分享知识库内容 可上传内容多样 支持笔记编辑#xff08;简单markdown编辑器#xff…ima知识库的使用场景个人关于某一特定领域的研究与他人共建知识库项目前期工作台这三个场景都是基于ima知识库的以下特点支持建立多个独立知识库全平台无限制同步可以公开分享知识库内容可上传内容多样支持笔记编辑简单markdown编辑器特别是ima知识库支持直接解析公众号的内容这是只有腾讯系软件才能做到的这也是笔者选择使用ima的主要原因公众号内容依旧是中文互联网最有价值的语料库。再者就是极为方便的共享模式你可以建立知识库然后邀请朋友扫码加入即可。最后很推荐桌面端的ima甚至支持任务模式以及浏览器功能你可以将常用网页直接固定在ima首页随时保存AI笔记。ima知识库和NotebookLMNotebookLM和ima知识库都属于RAG知识库同类型的还有飞书知识问答后文会介绍什么是RAG知识库笔者这里只对比NotebookLM和ima的使用场景差异以上表格展示了一些基础的信息比对基于以上特点笔者有了以下场景选择场景 A深度研究 / 英文原版 / 纯净环境选择 NotebookLM理由 当你需要啃一本英文专著或者分析几份财报时你需要的是 干扰最小的“深潜模式”。Gemini 的长窗口和 Google 的多模态能力在处理纯文档上依然是顶尖的。场景 B日常办公 / 中文资讯 / 碎片整合选择 腾讯 ima理由 当你需要写一份行业报告资料来源是“3 篇公众号深度长文 2 个网页搜索结果 1 个本地 PDF”时ima 是唯一的选择。因为它能把这些不同来源的信息“缝合”在一起。什么是知识库什么是RAG以及什么是RAG知识库笔者在这里只提及知识库的原始定义也就是字面意思被整理过的信息仓库用于储存文档等知识包括资源和笔记。什么是RAGRAG全称是检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation)是一种AI生成回答的技术框架采用RAG框架的大模型在生成回答时会先由检索系统检索指定数据库的内容然后再将检索内容和问题交给大模型最后再由大模型生成内容。这里简单提及一下在大模型生成回答时底层的数据支持是预训练数据其次才是联网搜索的数据。联网搜索也就是将整个可访问的互联网内容作为数据库的超级RAG我们知道AI回答的内容真实性是一个很重要评价指标而互联网的内容鱼龙混杂在联网搜索的时候需要先对信息进行筛选回答的阻力会更大。这里的核心是数据库数据的可靠性。而RAG知识库则是特定数据库与大模型的结合。可能有人会问这和我单独发给AI一份文档有什么区别呢Chat上传的本质 当你上传一个小文件比如 10 页 PDFAI 通常是直接把它“塞进提示词里” (Prompt Stuffing)。原理 System Prompt: “以下是用户上传的文档内容[全文…]。请基于此回答用户问题。”代价 每次对话都要重复计算这些文字费钱且占用上下文空间。且内容的利用效率收到模型的系统设置影响chat界面的内容解析通常是只是简单的上下文检索或临时索引。而RAG知识库则是预先将上传的知识库内容进行分析并储存为代码形式也就是向量知识库简单理解就是一种更容易被大模型理解的存储方式。也就是说这是一种极高信噪比的工作模式使得回答更加“集中”也就适配了沉浸式的工作环境。而在大模型方面ima支持DeepSeekv3.2及以下模型而notebooklm则接入了Gemini在生图方面也十分厉害总结RAG知识库并不是作为笔记软件存在于系统中更多的是体现出一个新的工作台我们不追求在这里编辑笔记而是在这里进行知识的链接与延展这也就说明了轻松上传不同类型内容的重要性。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课