一、LLMs 已经具备了较强能力了，为什么还需要 RAG(检索增强生成)?
尽管 LLM 已展现出显著的能力，但以下几个挑战依然值得关注：
幻觉问题：LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本，这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出，即所谓的“郑重其事的虚构陈述”；
时效性问题：随着 LLM 规模扩大，训练成本与周期相应增加。鉴于此，包含最新信息的数据难以融入模型训练过程，导致 LLM 在应对诸如“请推荐当前热门影片”等时间敏感性问题时力有未逮；
数据安全问题：通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能；
二、介绍一下 RAG?
RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。
RAG 技术架构图
三、RAG 主要包含哪些模块?
模块一：版面分析
本地知识文件读取（pdf、txt、html、doc、excel、png、jpg、语音等）
知识文件复原
模块二：知识库构建
知识文本分割，并构建Doc文本
Doc文本 embedding
Doc文本 构建索引
模块三：大模型微调
模块四：基于RAG的知识问答
用户query embedding
query 召回
query 排序
将 Top K 个相关的 Doc 进行拼接，构建 context
基于 query 和 context 构建 Prompt
将 prompt 喂给大模型生成答案
四、RAG 相较于直接使用 LLMs进行问答 有哪些优点?
RAG（检索增强生成）方法赋予了开发者无需为每个特定任务重新训练大型模型的能力，仅需连接外部知识库，即可为模型注入额外的信息资源，从而显著提升其回答的精确度。这一方法尤其适用于那些高度依赖专业知识的任务。
以下是 RAG 模型的主要优势：
可扩展性：减小模型规模及训练开销，同时简化知识库的扩容更新过程。
准确性：通过引用信息源，用户能够核查答案的可信度，进而增强对模型输出结果的信任感。
可控性：支持知识内容的灵活更新与个性化配置。
可解释性：展示模型预测所依赖的检索条目，增进理解与透明度。
多功能性：RAG 能够适应多种应用场景的微调与定制，涵盖问答、文本摘要、对话系统等领域。
时效性：运用检索技术捕捉最新信息动态，确保回答既即时又准确，相比仅依赖固有训练数据的语言模型具有明显优势。
领域定制性：通过对接特定行业或领域的文本数据集，RAG 能够提供针对性的专业知识支持。
安全性：通过在数据库层面实施角色划分与安全管控，RAG 有效强化了对数据使用的管理，相较于微调模型在数据权限管理上的潜在模糊性，展现出更高的安全性。
五、对比一下 RAG 和 SFT，说一下两者有哪些区别？
实际上，对于 LLM 存在的上述问题，SFT 是一个最常见最基本的解决办法，也是 LLM 实现应用的基础步骤。那么有必要在多个维度上比较一下两种方法：
当然这两种方法并非非此即彼的，合理且必要的方式是结合业务需要与两种方法的优点，合理使用两种方法。
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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传，伀ZZZ呺 【硬核隔壁老王】 08自动掉落～
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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传，伀ZZZ呺 【硬核隔壁老王】 08自动掉落～
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。
