企业官网建设流程全解析

企业网站优化方案的策划,wordpress上传gif,网站链接,免费高清网站推荐什么是 RAG RAG#xff0c;即检索增强生成#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;#xff0c;是一种先进的自然语言处理技术架构#xff0c;它旨在克服传统大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的…什么是 RAGRAG即检索增强生成Retrieval-Augmented Generation是一种先进的自然语言处理技术架构它旨在克服传统大型语言模型LLMs在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。RAG与LLM的关系RAG不是对LLM的替代而是对其能力的扩展与升级。传统LLM受限于训练数据的边界对于未见信息或快速变化的知识难以有效处理。RAG通过动态接入外部资源使LLM得以即时访问和利用广泛且不断更新的知识库进而提升模型在问答、对话、文本生成等任务中的表现。此外RAG框架强调了模型的灵活性和适应性允许开发者针对不同应用场景定制知识库从而满足特定领域的需求。下图是 RAG 的一个大致流程RAG就像是为大型语言模型LLM配备了一个即时查询的“超级知识库”。这个“外挂”不仅扩大了模型的知识覆盖范围还提高了其回答特定领域问题的准确性和时效性。想象一下传统的LLM像是一个博学多才但记忆力有限的学者它依赖于训练时吸收的信息来回答问题。而RAG则是这位学者随时可以连线的庞大图书馆和实时资讯网络。当面临复杂或最新的查询时RAG能让模型即时搜索并引用这些外部资源就像学者翻阅最新的研究资料或在线数据库一样从而提供更加精准、全面和最新的答案。这种设计尤其适用于需要高度专业化或快速更新信息的场景比如医学咨询、法律意见、新闻摘要等。基于此RAG 技术特别适合用来做个人或企业的本地知识库应用利用现有知识库资料结合 LLM 的能力针对特定领域知识的问题能够提供自然语言对话交互且答案比单纯用 LLM 准确性要高得多。实践现成方案现成的方案有很多本文将采用Ollama Qwen2.5 AnythingLLM来实现本地知识库Ollama 大法Ollama 与 LLM 的关系可以这样理解Ollama 本身不是 LLM而是一个服务于 LLM 的工具。它提供了一个平台和环境使得开发者和研究人员能够在本地机器上轻松地运行、测试和部署各种大型语言模型github:github.com/ollama/olla…下载安装 Ollama 和大模型下载地址www.ollama.com/download 支持 Windows、Mac、Linux。当然你也可能用 Docker 安装镜像官方镜像 hub.docker.com/r/ollama/ol…更多细节请参考 github 的 Readme:github.com/ollama/olla…当你运行ollama --version命令成功查询到版本时表示 Ollama 的安装已经顺利完成。接下来便可以用pull命令从在线模型库下载模型比如bash 复制代码 ollama pull llama2还有更简单的方法直接使用run命令它会在 运行之前自动检查模型是否下载如果没有会自动下载bash 复制代码 ollama run llama3但是我想搭建的是本地知识库当然是以中文为主所以需要对中文支持最好的模型但是Ollama官方提供的模型对中文支持好的不多比较好的有Llama2-Chinese基于Llama2微调。搜“Chinese”关键词就能找到。Qwen 1.5阿里的通义千问。一共有6个尺寸默认是4b。所有尺寸的模型都支持32K的上下文长度。多语言支持。本想用 智谱的 GLM huggingface.co/THUDM/chatg… 奈何不兼容 Ollama也没有GGUF格式文件于是作罢。巧的是阿里的通义Qwen2模型刚刚开源正好可以试一下。阿里开源了通义Qwen2模型可以说是现阶段这个规模最强的开源模型。发布后直接在 Huggingface LLM 开源模型榜单获得第一名超过了刚发布的 Llama3 和一众开源模型。Qwen2在代表推理能力的代码和数学以及长文本表现尤其突出。推理相关测试及大海捞针测试都取得了很好的成绩。模型概览Qwen 2 模型组成包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。其中Qwen2-57B-A14B为 MoE 模型。模型在中文、英文语料基础上训练数据中增加了27种语言相关的高质量数据增大了上下文长度支持最高达到128K tokensQwen2-72B-Instruct。多个评测基准上的领先表现代码和数学能力显著提升。顺序介绍一下中文大模型可能通过这个仓库了解github.com/HqWu-HITCS/…安装并运行 Qwen2 模型注意这里由于我笔记本配置问题所以选用的是7B参数的模型bash 复制代码 ollama run qwen2:7b模型下载的默认路径是/Users/${home}/.ollama/models以下是我机器的配置mac intel芯片安装完成后就可以对话了:open web UI通过命令行交互的方式不算太友好所以我们需要一个好看好用的 UI 界面来与模型进行交互。Open Web UI 就是这样一个软件 github.com/open-webui/… 它通过Docker 可以非常容易的进行部署部署完成后这样使用是不是就友好多了但由于我们是要搭建一个个人本地知识库需要对知识库有更多的掌控Open Web UI 有些不满足需要所以我们要用另一个软件。AnythingLLM我们先下载安装 AnythingLLM :useanything.com/download完成安装后大概长这个样子然后我们就要开始选择模型了这里注意我们要用服务器模式启动 OllamaOllama其实有两种模式聊天模式服务器模式所谓服务器模式你可以简单理解为Ollama在后端运行大模型然后开放一个端口给到别的软件让那些软件可以调用大模型的能力。要开启服务器模式非常简单。在终端里输入ollama serve用服务器模式启动 Ollama 后在AnythingLLM界面中选择Ollama然后在 Base URL中填http://127.0.0.1:11434模型选择之前下载的 Qwen2.5 7bToken context window 可以先用默认的 4096完成以上设置后来到下一步搭建一个知识库会涉及到另外两个关键Embedding Model嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。Vector Store向量数据库专门用来高效处理大规模向量数据。上图中就是默认的嵌入模型以及向量数据库我们先使用默认的。然后往下走下一步是填写个人信息这步我就省略了。再下一步是给你的 workspace 起名我也省略接着你就可以在建好的 workspace 中上传你的个人知识库的内容了你可以上传文件支持多种格式 pdf word…甚至是一个外部的网站链接不太好的是它不能上传一个文件夹如果你的文件夹是包含多级目录的那么它无法识别你需要把所有文件平铺放在同一级目录中再全选上传。数据源也可以是其他知识网站你可以根据项目来创建Workspace一个项目建一个。然后把关于这个项目的所有文档、所有网页都导入Workspace。 聊天模式还有两种可以设置对话模式大模型会根据你给的文档以及它本来就有的知识储备综合起来回答。查询模式大模型只是简单地针对文档进行回答。比如我随便上传了一个 《劳动合同法》 的 pdf 文件用查询模式进行对话虽然不太对但内容是从我上传的文件里找到的还可以点击查看源文件。我将笔记本中的很多计算机相关的markdown文件作为“知识” 上传后进行问答至此我的本地个人知识库就搭建完成了想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”