【「基于大模型的RAG应用开发与优化」阅读体验】+第一章初体验

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2025-2-7 10:42:25 1854 RAG算法

0 《基于大模型的RAG应用开发与优化》试读报告 ——第一章：了解大模型与RAG 近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型与生成式AI技术逐渐成为成功引起了我的关注，尤其是最近给美股沉重打击的deepseek，让美股暴跌17%，让美国的星际之门计划直接流产了，想笑出声。《基于大模型的RAG应用开发与优化》一书从理论到实践，系统性地介绍了如何结合大模型与RAG技术构建高效的应用系统。本文针对该书第一章“了解大模型与RAG”进行试读分析，梳理核心内容并总结个人理解。另外这次的签字我看懂了，但是为啥感觉没看懂更帅气呢？（我这都是啥心理）下见图，不过年底事情比较多来晚了还是深表歉意。再次感谢电子发烧友论坛的专业活动。 file:///C:/Users/Administrator/AppData/Local/Temp/ksohtml7796/wps5.png 一、大模型的基础认知第一章开篇从大模型的本质切入，什么是大模型，指出其核心在于海量数据的训练与参数规模的扩展。幻觉问题：生成内容可能存在事实性错误或逻辑矛盾。二、RAG技术的核心原理针对大模型的不足，第一章重点为什么需要RAG。RAG的核心思想是培养一个3好学生，让他掌非常多切专业的知识，然后通过大模型考试，让好学生通过参考书回答没有掌握的大模型知识，以确保答案合理且正确。三、RAG应用的技术框架本章进一步探讨了大模型与RAG结合的深层价值，提出两者的协同效应体现在以下方面： 1数据索引阶段包含：加载、分割、嵌入、索引 2数据查询阶段包含：检索、生成 3降低幻觉风险：通过引入权威数据源（如学术论文、企业文档），RAG为生成过程提供“事实锚点”，减少模型虚构内容的可能性。 4轻量化部署：开发者无需频繁微调大模型，仅需优化检索模块即可提升系统性能，大幅降低计算成本。 file:///C:/Users/Administrator/AppData/Local/Temp/ksohtml7796/wps6.png 四、典型应用场景与挑战 1智能问答系统：结合企业知识库提供精准回答。 2内容生成工具：例如基于行业报告的自动摘要生成。 3个性化推荐：通过用户历史行为检索相似内容并生成解释。 4教育辅助：为学生提供参考资料并生成解析步骤。技术挑战 1.检索精度与效率的平衡：如何在亿级数据中快速找到最相关片段。 2.上下文长度限制：大模型的输入长度有限，需对检索内容进行压缩或筛选。 3多模态扩展：如何融合文本、图像、表格等异构数据。五、个人思考与启示作为初学者，阅读本章后获得以下启发： 1技术互补性：大模型与RAG的结合体现了“生成”与“检索”的互补，这种设计思路可迁移至其他AI系统开发中。 2以问题驱动技术选型：是否引入RAG取决于业务对事实性、实时性的要求，而非盲目追求技术潮流。 3重视数据质量：RAG的效果高度依赖检索库的完备性与准确性，需建立数据清洗与更新机制。 file:///C:/Users/Administrator/AppData/Local/Temp/ksohtml7796/wps7.png 《基于大模型的RAG应用开发与优化》第一章以清晰的逻辑框架，帮助读者建立对大模型与RAG的全局认知。通过剖析技术原理、优势与挑战，作者为后续章节的实践内容奠定了基础。对于开发者而言，掌握RAG技术不仅是提升模型性能的手段，更是构建可靠AI系统的关键路径。 0 本主题由 ElecFans小喇叭于 2025-2-7 10:58 审核通过图片2.png (968.15 KB, 下载次数: 0) 图片1.png (1.58 MB, 下载次数: 0) 图片3.png (4.26 MB, 下载次数: 0)
2025-2-7 10:42:25　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 第一章 0 • stm32—第一章GPIO 8 • 绪论和第一章 4 • 模拟电路第一章 0 • 第一章电路模型和电路定律 0 • Linux应用开发【第一章】Framebuffer应用开发 1174 • 第一章绪论 5 • 第一章_遥感概述 0 • 信号与系统第一章 0 • EDA技术及应用第一章 0