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news 2025/11/4 11:49:21

松江新城投资建设有限公司网站,优质的聊城做网站,湖北建设厅网站首页,那个网站建设好节前#xff0c;我们组织了一场算法岗技术面试讨论会#xff0c;邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集…节前我们组织了一场算法岗技术面试讨论会邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版) 发布 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合信息检索与生成模型的技术。其主要目标是通过检索大量信息并使用生成模型进行处理从而提供更加准确和丰富的回答。RAG技术在处理大规模文本数据时表现尤为出色能够从海量信息中迅速找到相关内容并生成合适的响应。智谱RAG方案具体设计了如何将RAG技术应用到智能客服领域。方案包括以下几个关键环节信息检索模块从预先构建的知识库中快速找到与用户问题相关的内容。生成模块利用先进的生成模型对检索到的信息进行加工和处理生成符合上下文的答案。集成与优化将检索和生成模块无缝集成并通过持续的训练和优化提高系统的准确性和效率。 unsetunsetRAG 综述unsetunset RAG技术在大模型LLM, Large Language Models中的应用非常广泛是大模型落地最多的场景之一。通过RAG客户可以咨询车辆功能、维护、最新技术或政策法规相关信息从而提升客户服务与支持的效率。具体应用场景包括外部客服结合RAG的LLM提供24/7客户服务快速检索产品信息文档撰写通过RAG检索相关资料生成高质量文档图像生成与数据处理和分析以及内部知识库的建立和维护。 RAG是一种将信息检索Retrieval与生成模型Generation结合的技术通过先检索相关信息再生成准确和上下文相关的回答或内容来增强语言模型的性能。RAG技术通常包含以下三个关键步骤 1. 索引 (Indexing) 在索引阶段系统会对大量的文档、数据或知识库进行预处理和索引以便于快速检索。索引的过程包括将文本数据转换为易于搜索的格式并构建高效的数据结构使得在需要时可以快速找到相关信息。 2. 检索 (Retrieval) 检索阶段是RAG技术的核心之一。当用户提出问题或请求时系统会从预先索引的文档或知识库中快速检索出最相关的信息。检索模块通常使用高级搜索算法和相似度计算来找到与用户输入最匹配的内容。 3. 生成 (Generation) 在生成阶段系统会使用先进的生成模型如GPT等对检索到的信息进行处理和整合生成连贯且上下文相关的回答或内容。生成模型利用检索到的信息作为背景知识确保生成的结果更加准确和有针对性。 RAG的优势 RAGRetrieval-Augmented Generation技术结合了信息检索和生成模型的优势解决了许多传统语言模型的局限性具体优势如下 1. 减少模型的生成幻觉生成幻觉Hallucination是指语言模型在生成内容时有时会产生不准确或虚假的信息。RAG通过首先检索相关的真实信息然后生成基于这些信息的回答从而显著减少生成幻觉的发生提高回答的准确性和可信度。 2. 知识及时更新由于RAG依赖于外部知识库或文档的检索系统可以更容易地通过更新这些外部资源来保持最新的知识。这意味着即使模型本身没有重新训练也能通过更新检索数据库来反映最新的信息和变化。 3. 避免人工整理FAQ 传统的FAQ系统需要人工整理和维护而RAG技术能够自动从大量的文档和知识库中检索和生成答案减少了人工整理和更新FAQ的负担提高了效率。 4. 增加了答案推理 RAG技术不仅能够检索相关信息还可以利用生成模型进行复杂的答案推理。这使得系统不仅能够提供直接的事实性回答还能对复杂问题进行更深层次的分析和解答。 5. 增加内容生成的可追溯性由于RAG在生成答案时依赖于检索到的真实文档和数据生成的内容具有可追溯性。用户可以追溯到答案来源验证信息的准确性和可靠性增强了系统的透明度和用户信任。 6. 增加问答知识范围的管理权限通过使用RAG技术系统管理员可以更好地管理和控制问答知识的范围。管理员可以通过更新和管理检索数据库确保系统回答的内容在预期的知识范围内避免提供不相关或不准确的信息。 RAG vs Long Context RAG和长文本Long Context技术在处理大量文本时针对成本因素有着不同的优势。以GPT-4为例对于一篇20万字的小说提问长文本Long Context如果将整个20万字的文本输入给模型大约需要9元。 RAG而对于RAG只需召回约6*600个字即3,600字然后再输入给模型这大约只需要0.25元。这里的关键点在于RAG技术的使用它不需要将所有20万字的文本都输入给模型而是根据需要从文本中召回并选择性地输入给模型从而大大降低了成本。相比之下长文本的处理需要更高的成本因为它要求模型处理更大量的文本。技术交流前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~ 我们建了算法岗面试与技术交流群想要进交流群、需要源码资料、提升技术的同学可以直接加微信号mlc2040。加的时候备注一下研究方向学校/公司CSDN即可。然后就可以拉你进群了。方式①、微信搜索公众号机器学习社区后台回复技术交流方式②、添加微信号mlc2040备注技术交流CSDN unsetunset智谱RAG方案unsetunset 智谱RAG方案是一套完整的技术解决方案旨在实现基于RAGRetrieval-Augmented Generation技术的智能问答系统。以下是该方案的技术方案全景文件上传与解析文件上传用户上传需要检索的文档或知识库。文件解析对上传的文件进行解析提取其中的文本内容。切片与索引切片将文档内容按照设定的切片长度进行分割。路由根据切片内容构建索引以便快速检索。数据库构建与优化 Small to Big从小规模数据构建起逐步扩展至大规模数据库。剔除无关信息在构建数据库时剔除无关信息提高检索效率。识别目录、标题等识别文档中的目录结构、标题等元信息方便用户检索。查询处理与优化 Query改写对用户提出的查询进行改写以提高召回率和准确性。 Query拓展对查询进行语义补全以丰富搜索结果。排序使用rerank模型对搜索结果进行排序提高结果的相关性。文章类型匹配与索引文章类型匹配规则根据文章类型制定不同的匹配规则以确保搜索结果的准确性。 Query索引将用户提问进行向量化并建立查询索引加速检索过程。多路召回与语义检索多路召回使用多种召回方法如关键词检索等以增加召回率。语义检索利用语义相似度算法提高检索结果的相关性。用户提问与答案输出用户提问用户通过系统提出问题。输出答案根据用户提问系统从数据库中检索相关内容并生成准确的回答。 Query拆解与LLM prompt模板 Query拆解将用户提问进行拆解以识别关键信息。 LLM prompt模板根据拆解的信息构建LLMLarge Language Models的输入模板以便于生成回答。在文档解析与切片过程中首先对文章内容进行解析将图片转换成特定标识符以便后续处理将表格改写成模型易于理解的HTML格式并过滤掉页眉页脚等无关信息以确保保留主要内容。同时还需要提取文档的结构信息包括目录和标题以便于后续检索和理解文档的结构并确保知识的连续和完整性。在原始文档切片的基础上扩展更多粒度更小的文档切片当检索到粒度细致的切片时会递归检索到其原始大切片然后将原始节点作为检索结果提交给LLMLarge Language Models进行处理。 unsetunsetRAG实践unsetunset unsetunset未来展望unsetunset
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