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徐州网站快速优化排名,公司网址备案能用多少网站,邯郸58同城招聘信息,做泥网站检索增强生成#xff08;RAG#xff09;自 2020 年 Meta “DPRT5” 论文起#xff0c;已从“外挂知识库”演进到“可编程、可解释、可审计”的复杂系统。然而#xff0c;领域缺乏一份PRISMA 级的系统性综述来梳理#xff1a; 通过 5 大数据库、128 篇高被引文献、343 个数…检索增强生成RAG自 2020 年Meta “DPRT5”论文起已从“外挂知识库”演进到“可编程、可解释、可审计”的复杂系统。然而领域缺乏一份PRISMA 级的系统性综述来梳理通过5 大数据库、128 篇高被引文献、343 个数据集的系统筛选给出技术地图 评估框架 未来路线。一、研究方法PRISMA 2020 流程图图 1文献筛选流程共识别 4,721 条记录最终纳入 128 篇高被引研究。二、技术全景从“一条检索链”到“多智能体系统”阶段关键创新名称检索前结构感知分块100→4000 tokens、元数据增强、长检索单元Chunking检索中混合检索BM25DenseKG、图遍历、动态触发Hybrid Retrieval检索后重排序、上下文压缩、噪声注入、Token 预算Post Retrieval迭代控制FLARE、RIND、Self-RAG 反射 token!Self-RAG记忆增强用户级向量库、对话缓存、知识图谱Memory多智能体工具链编排RALLE、MEDRAG、ReAct-ChainAgentic效率压缩xRAG 单 token 表示、PipeRAG 流水调度Efficiency多模态MuRAG、Wiki-LLaVA图像文本同空间检索Multimodal128篇纳入的RAG论文按领域划分的研究特征数据集、分块机制、检索机制、向量空间编码器和生成模型。三、评估指标从 EM 到 LLM-as-Judge类别代表指标适用场景检索Recallk、MAPk、HitK检索召回率生成EM、F1、BLEU、ROUGE、BERTScore文本质量幻觉Support、Hallucination Rate、RAGTruth事实一致性人类正确性、相关性、用户满意度主观体验LLM-JudgeGPT-4 打分、G-EVAL、SelfCheckGPT可扩展评估四、343个主流数据集高频数据集样本量任务引用次数Natural Questions (NQ)323k开放域 QA27HotPotQA113k多跳 QA26Wikipedia6M 文章通用语料19MS MARCO1M 段落检索 QA8StrategyQA2.8k隐式推理8包含的研究所使用的数据集概览。 该表概述了每个数据集的关键特征和来源提供了对研究文章中所使用数据的总体了解。这一总结支持对RAG特定趋势和方法论的分析展示了该研究领域中应用的数据集的多样性和范围。“RAG 不再是检索 生成的简单拼接而是一个需要资源调度、版本管理、安全治理的分布式操作系统。”https://arxiv.org/pdf/2508.06401 A Systematic Literature Review of Retrieval-Augmented Generation: Techniques, Metrics, and Challenges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。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】