在当今的人工智能领域，大模型应用开发成为了热门话题，而 RAG（检索增强生成）技术更是备受关注。与其他相关技术书籍相比，《大模型应用开发：RAG 入门与实战》有着独特的优势。比如说《深度学习基础教程》，它主要侧重于深度学习的基础理论讲解，对于 RAG 这种特定的应用开发涉及较少；而《人工智能算法实战》虽然涵盖了多种算法的实战，但在 RAG 方面的系统性和针对性不如我们所讨论的这本书。
《大模型应用开发：RAG 入门与实战》在作用及功效上表现突出。它能帮助读者快速理解 RAG 的核心概念。RAG 技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示输入给大型语言模型，增强了模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。在实际应用中，这意味着无论是企业的知识管理系统，还是在线问答平台、情报检索系统等，都能借助 RAG 技术实现更高效的信息处理和服务。
从技术层面来看
这本书详细介绍了构建高效 RAG 系统所需的三大核心组件：检索器、生成器和排序器的工作原理及协同方式。读者可以深入了解到检索器如何快速过滤出潜在相关的文档，生成器怎样以自然语言的形式生成文本，以及排序器如何对生成的文本进行评分和排序。这对于想要深入掌握 RAG 技术的开发者来说，无疑是非常宝贵的知识。
一、RAG 的技术原理与独特价值
RAG 的基本原理是利用深度学习技术对文档进行表示和建模，从而实现文档检索和生成的端到端处理。其独特的价值在于能够有效地避免大模型的“一本正经的胡说八道”行为，为用户提供更准确、更可靠的答案。例如，在企业知识管理系统中，RAG 可以帮助员工快速准确地获取所需的知识，提高工作效率；在在线问答系统中，能够为用户提供更优质的服务，增强用户体验。
二、RAG 与大语言模型、多模态的结合
大语言模型是 RAG 的重要基础，它为 RAG 提供了强大的语言理解和生成能力。通过与大语言模型的结合，RAG 可以更好地处理各种复杂的语言任务。同时，RAG 与多模态的结合也是未来的发展趋势。多模态数据，如文本、图片、音频、视频等，可以为 RAG 提供更丰富的信息，使其能够更好地理解用户的需求，提供更精准的答案。
三、RAG 的实战应用案例与成果
在实际应用中，RAG 已经取得了许多显著的成果。例如，一些企业利用 RAG 技术构建了智能化的知识管理系统，实现了知识的快速检索和共享；在线问答平台也借助 RAG 技术，为用户提供了更加准确、快速的回答。书中还提供了丰富的实战案例，让读者能够更好地理解和掌握 RAG 技术的应用。
常见问题及解答：
1. RAG 技术对于硬件设备有什么要求？
- 答：RAG 技术的运行需要一定的计算资源，对于硬件设备的要求主要取决于数据量的大小和模型的复杂度。一般来说，需要具备较高性能的 CPU、GPU 等硬件设备，以保证模型的训练和运行速度。
2. 如何选择适合自己的 RAG 模型？
- 答：选择 RAG 模型需要考虑多个因素，如数据类型、应用场景、预算等。如果数据量较大，可以选择性能较强的模型；如果应用场景较为简单，可以选择轻量级的模型。
3. RAG 技术的准确率如何提高？
- 答：提高 RAG 技术的准确率可以从多个方面入手，如优化模型结构、增加训练数据量、提高数据质量等。同时，合理的提示词设计也可以提高模型的准确率。
4. RAG 技术在处理多语言数据时需要注意什么？
- 答：在处理多语言数据时，需要注意语言的编码方式、词汇表的大小等问题。同时，还需要对不同语言的数据进行预处理，以保证数据的质量和一致性。
5. 如何对 RAG 系统进行性能优化？
- 答：对 RAG 系统进行性能优化可以从算法优化、硬件优化、数据优化等多个方面入手。例如，采用更高效的算法、优化硬件设备的配置、对数据进行压缩和预处理等。
6. RAG 技术的安全性如何保障？
- 答：保障 RAG 技术的安全性需要从数据安全、模型安全等多个方面入手。例如，对数据进行加密处理、对模型进行安全审计等。
7. RAG 技术在不同领域的应用有哪些差异？
- 答：RAG 技术在不同领域的应用存在一定的差异，主要体现在数据类型、应用场景、需求等方面。例如，在医疗领域，需要处理大量的医学数据，对模型的准确性和可靠性要求较高；在金融领域，需要处理大量的金融数据，对模型的实时性和安全性要求较高。
8. 如何解决 RAG 技术的可解释性问题？
- 答：RAG 技术的可解释性是一个比较复杂的问题，可以通过一些方法来提高模型的可解释性，如可视化技术、模型解释技术等。同时，合理的模型设计和训练也可以提高模型的可解释性。
9. RAG 技术的发展趋势是什么？
- 答：RAG 技术的发展趋势主要包括与多模态的结合、模型的轻量化、算法的优化等方面。同时，随着人工智能技术的不断发展，RAG 技术在更多领域的应用也将不断拓展。
10. 学习 RAG 技术需要具备哪些基础知识？
- 答：学习 RAG 技术需要具备一定的编程基础、数学基础和机器学习基础。同时，还需要对自然语言处理、深度学习等领域有一定的了解。
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。
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