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Hypothetical Document Embeddings):这是一种非常巧妙的技术。它首先让LLM根据用户的查询生成一个“假设性”的、理想的答案文档。然后将这个生成的假文档进行编码用其向量去检索真实的文档。其背后的逻辑是一个理想答案的向量表示会比原始问题的向量表示更接近知识库中真实答案文档的向量。•步退提示 (Step-Back Prompting):同样利用LLM引导它从具体的问题“后退一步”生成一个更宽泛、更高层次的抽象问题。例如用户问“如何修复我的Python代码中的KeyError”LLM可以生成一个更高层次的问题“Python字典中KeyError的常见原因是什么”。用这个抽象问题去检索可以找到更具普适性和原理性的知识为最终答案提供更好的背景信息。应用实例与代码以LlamaIndex的Multi-Query为例from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine from llama_index.core.response_synthesizers import get_response_synthesizer from llama_index.core.retrievers import MultiQueryRetriever # ... 接上文的索引设置 ... # 1. 创建基础检索器 base_retriever VectorIndexRetriever(indexindex, similarity_top_k3) # 2. 创建MultiQueryRetriever # LLM会被用来生成多个查询变体 retriever MultiQueryRetriever.from_defaults( retrieverbase_retriever, llmSettings.llm, ) # 3. 构建查询引擎 response_synthesizer get_response_synthesizer() query_engine RetrieverQueryEngine( retrieverretriever, response_synthesizerresponse_synthesizer, ) # 4. 执行查询 response query_engine.query(What are the pros and cons of RAG vs Finetuning?) print(response)4.自适应检索 (Self-Corrective / Adaptive RAG): 让RAG系统学会反思理论核心传统的RAG流程是线性的、一次性的。而自适应RAG引入了一个“反思-修正”的循环让系统能够自我评估检索到的文档质量并根据评估结果决定下一步的行动。这使得RAG系统更加智能和动态。Self-RAG和Corrective-RAG (CRAG)是该领域的代表性框架。其核心思想是评估检索结果:在检索到一批文档后引入一个轻量级的“评估器”模型或使用LLM本身对每个文档与查询的相关性进行打分。常见的评估维度包括•相关性 (Relevance):文档是否与查询直接相关•支持性 (Support):文档内容是否能支持生成一个具体的答案•无用性 (Irrelevance):文档是否完全不相关决策与行动:根据评估结果系统可以做出不同的决策•如果文档质量高:直接将这些文档送入LLM生成答案就像标准RAG。•如果文档模棱两可或不完全相关:触发一个修正步骤例如进行Web搜索来获取最新的、更全面的信息或者对查询进行重写然后再次进行检索。•如果文档完全不相关:忽略这些文档或者直接告诉用户无法回答而不是生成一个基于错误信息的“幻觉”答案。这种自我修正的能力极大地提升了RAG系统在面对复杂、开放域问题时的鲁棒性和准确性。应用流程图伪代码function Adaptive_RAG(query): # 1. 初始检索 retrieved_docs retrieve(query) # 2. 评估每个文档 evaluations [] for doc in retrieved_docs: score evaluate_relevance(query, doc) evaluations.append((doc, score)) # 3. 决策 high_quality_docs [doc for doc, score in evaluations if score highly_relevant] ambiguous_docs [doc for doc, score in evaluations if score ambiguous] final_context [] if len(high_quality_docs) 0: final_context.extend(high_quality_docs) # 如果高质量文档不足或者存在模棱两可的文档进行修正 if len(high_quality_docs) THRESHOLD or len(ambiguous_docs) 0: # 修正策略1重写查询并再次检索 new_query rewrite_query(query, ambiguous_docs) corrected_docs retrieve(new_query) final_context.extend(corrected_docs) # 修正策略2进行Web搜索 web_results web_search(query) final_context.extend(web_results) # 4. 去重并整合最终上下文 final_context deduplicate(final_context) # 5. 生成答案 answer generate_with_llm(query, final_context) return answer第三部分构建高性能RAG系统的工程实践与最佳策略掌握了上述前沿技术后如何将它们系统性地应用到实际项目中从一个强大的基线开始:•高质量的文本切分 (Chunking):优先选择基于语义的切分策略如Sentence-Window而不是简单的固定大小切分。确保每个Chunk都包含完整的语义单元。•顶级的嵌入模型:选择在MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) 排行榜上表现优异的模型如BAAI/bge-large-en-v1.5或最新的Cohere、VoyageAI提供的商业模型。对领域数据进行嵌入模型的微调Finetuning能带来巨大提升。分阶段引入高级策略A/B测试验证效果:•第一步引入混合搜索。这是性价比最高的提升能立刻改善关键词匹配问题。•第二步加入重排模型。在召回候选集后进行精排是提升最终上下文质量的关键一步。•第三步实现查询转换。对于用户查询意图复杂的场景Multi-Query或HyDE能显著提高召回率。•第四步探索自适应检索。如果你的应用需要极高的可靠性并且允许稍高的延迟实现一个简单的评估-修正循环将是质的飞跃。构建评估框架 (Evaluation Framework):•没有评估就没有优化。使用Ragas、ARES等开源框架建立一个自动化的评估流水线。•核心评估指标:•Context Precision Recall:检索到的上下文有多准有多全•Faithfulness:生成的答案是否忠于提供的上下文•Answer Relevancy:答案是否切题模块化与可组合性:• 使用如LlamaIndex、LangChain这样的框架它们将各种RAG技术模块化你可以像搭乐高一样轻松地组合和试验不同的策略例如将混合搜索、查询转换和重排模型串联起来。结论与展望RAG技术正从一个简单的“检索-生成”流水线演变为一个复杂、动态、能够自我反思和修正的智能系统。当前检索性能最好的RAG技术无一不是通过多阶段、多策略的组合来实现的。对于AI工程师而言成功的关键在于深刻理解每种技术的适用场景和优缺点并建立一套科学的评估体系来指导优化方向。从混合搜索和重排模型这两个最成熟、效果最显著的技术入手再逐步探索查询转换和自适应检索等更前沿的领域你将能够构建出真正健壮、可靠且智能的下一代AI应用。未来我们可以预见RAG将与Agent技术更紧密地结合模型不仅会决定检索什么还会决定何时检索、如何检索、以及如何利用检索结果甚至会主动更新知识库。RAG的演进之路才刚刚开始。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发