企业官网建设流程全解析

医院如何做网站策划?,app平台开发需要的资源与团队,wordpress 3.5下载地址,wordpress解释文章探讨了构建大模型智能体上下文检索系统的必要性#xff0c;指出简单线性检索流程不适合生产环境。作者提出包含五层架构#xff08;索引、路由、查询构建、检索、生成#xff09;的解决方案#xff0c;并介绍Airweave开源框架如何实现这一系统#xff0c;支持多源数据…文章探讨了构建大模型智能体上下文检索系统的必要性指出简单线性检索流程不适合生产环境。作者提出包含五层架构索引、路由、查询构建、检索、生成的解决方案并介绍Airweave开源框架如何实现这一系统支持多源数据连接、智能路由和混合搜索等功能。想象一下你的数据分散在多个来源中Gmail、Drive、Notion 等。你会如何为其构建一个统一的查询引擎许多开发者仍然认为上下文检索是一个线性流程分块 → 嵌入 → 检索 → 生成这对于简单的演示效果很好但生产系统需要从根本上不同的东西。为了更好地理解请考虑这个查询“比较我们在芝加哥地区的第四季度销售业绩与利益相关者会议上制定的去年预测。”这一类单一查询需要来自 SQL 数据库的销售数据图关系组织层级结构针对预测报告的向量搜索基于时间的过滤今年第四季度与去年相比权限检查用于用户授权没有单一的嵌入查找可以处理这种复杂性要真正解决这个问题你需要构建一个包含五个关键层的智能体上下文检索系统索引层 不同的内容需要不同的索引文档的语义分块嵌套内容的层次化索引针对 Calendar、Slack 等来源的特殊索引2. 路由层在检索之前你需要智能路由来决定查询应该命中图数据库吗它需要结构化的 SQL 查询吗还是需要用于概念匹配的语义搜索3. 查询构建层原始查询可能需要被分解为子查询被翻译成不同的查询语言SQL, Cypher, 向量相似度4. 检索层应用权限和访问检查并行运行多个检索根据相关性/新鲜度重排序5. 生成层综合生成一个带有引用支持的响应在第一个查询进入生产环境之前这需要数月的工程开发。这绝对是一个难题…………但这正是 Google (Vertex AI)、Microsoft (Azure AI Search) 和 AWS (Amazon Q) 等公司构建其生产级智能体的方式。如果你想看到实际应用这种方法实际上已在Airweave中实现这是一个近期流行的 100% 开源框架为跨 30 多个应用程序和数据库的 AI 智能体提供上下文检索层。它实现了上面讨论的上下文检索的整个生产堆栈例如针对特定来源的索引查询扩展智能路由多源检索类似 Perplexity 的带引用支持的响应例如为了检测更新并启动重新同步人们可能会进行时间戳比较。但这并不能说明内容是否真的发生了变化也许只是权限被更新了你可能仍然不必要地重新嵌入了所有内容。Airweave 通过实现特定于来源的哈希技术来处理这个问题例如实体级哈希、文件内容哈希、基于游标的同步等。作为一个要点请记住智能体的上下文检索是一个基础设施问题而不是嵌入问题。你需要从第一天就构建持续同步、智能分块和混合搜索。你可以在这里找到 Airweave 仓库 → https://github.com/airweave-ai/airweave此Repo上的演示视频可以帮助你学习如何为智能体提供上下文检索层从而能够实时搜索任何应用程序、数据库或文档存储。它无缝连接到 Notion、Google Drive 和 SQL 数据库等工具将其内容转换为可搜索的知识。使用方式前端Access the UI at http://localhost:8080Connect sources, configure syncs, and query dataAPISwagger docs: http://localhost:8001/docsCreate connections, trigger syncs, and search dataPython SDKpip install airweave-sdkfrom airweave import AirweaveSDK # Initialize client client AirweaveSDK( api_keyYOUR_API_KEY, base_urlhttp://localhost:8001 ) # Create a collection collection client.collections.create(nameMy Collection) # Add a source connection source client.source_connections.create( nameMy Stripe Connection, short_namestripe, readable_collection_idcollection.readable_id, authentication{ credentials: {api_key: your_stripe_api_key} } ) # Semantic search (default) results client.collections.search( readable_idcollection.readable_id, queryFind recent failed payments ) # Hybrid search (semantic keyword) results client.collections.search( readable_idcollection.readable_id, querycustomer invoices Q4 2024, search_typehybrid ) # With query expansion and reranking results client.collections.search( readable_idcollection.readable_id, querytechnical documentation, enable_query_expansionTrue, enable_rerankingTrue, top_k20 ) # Search with recency bias (prioritize recent results) results client.collections.search( readable_idcollection.readable_id, querycritical bugs, recency_bias0.8, # 0.0 to 1.0, higher more recent limit10 ) # Get AI-generated answer instead of raw results answer client.collections.search( readable_idcollection.readable_id, queryWhat are our customer refund policies?, response_typecompletion, enable_rerankingTrue )主要技术栈前端: React/TypeScript with ShadCN后端: FastAPI (Python)数据库: PostgreSQL (metadata), Qdrant (vectors)工作组件: Temporal (workflow orchestration), Redis (pub/sub)部署: Docker Compose (dev), Kubernetes (prod)如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】