云技术在网站建设中的应用安庆 网站建设

云技术在网站建设中的应用,安庆 网站建设,信宜网站建设公司,网站建设需要哪些专业技术这两年#xff0c;只要你简历里写了“做过 RAG”或者“做过企业问答系统”#xff0c;面试官几乎一定会顺手追问一句#xff1a;那 Text2SQL 和 RAG#xff0c;你怎么选#xff1f;它们的本质区别是什么#xff1f; 很多同学的第一反应是#xff1a; Text2SQL 是查数据库…这两年只要你简历里写了“做过 RAG”或者“做过企业问答系统”面试官几乎一定会顺手追问一句那 Text2SQL 和 RAG你怎么选它们的本质区别是什么很多同学的第一反应是Text2SQL 是查数据库RAG 是查文档听起来没错但这个答案基本只能拿到“及格分”。因为在真实工程里这两个系统的差异不在形式而在设计哲学。今天这一篇我不讲概念对比也不画大而空的架构图我就从工程视角把 Text2SQL 和 RAG 的本质差异掰开揉碎讲清楚。你看完之后再遇到这个问题基本可以稳稳答完。一、先给结论Text2SQL 和 RAG 解决的是两类完全不同的问题我先把结论放前面Text2SQL 解决的是“确定性结构查询问题”RAG 解决的是“不确定性知识检索问题”。它们不是谁替代谁而是各自适合完全不同的输入和输出形态。如果你把这两件事混在一起做项目几乎必翻车。二、从“输入”开始看两者已经分道扬镳我们先从用户输入看。Text2SQL 的输入是什么Text2SQL 的输入本质是一个可以被映射到“结构化字段”的问题。比如市值最大的 5 只银行股PE 低于 10 的股票有哪些2024 年 ROE 最高的公司这些问题有一个共同点指标明确条件明确结果是一个集合或排序哪怕用户说的是自然语言但背后一定能拆成字段 条件 聚合。这就是为什么 Text2SQL 的前提一定是数据已经高度结构化并且 Schema 是稳定的。RAG 的输入是什么RAG 面对的输入通常是另一类问题这个政策文件里对某条条款是怎么解释的产品设计文档里有没有提到异常处理某个技术方案的背景和动机是什么这些问题的特点是语义模糊没有固定字段没有唯一答案强依赖上下文你没法用 SQL 去查“动机”“背景”“解释”。这类问题只能通过相似度检索 生成来解决。三、再看“中间过程”两条技术路线完全不同这是很多人理解最模糊的地方。Text2SQL 的中间过程是“受控翻译”Text2SQL 的核心动作只有一个把自然语言翻译成结构化查询语句。整个系统的重心在Schema 描述Prompt 约束SQL 校验查询执行LLM 在这里扮演的角色是一个被严格限制输出形式的翻译器。它不能解释、不能发挥、不能联想。它唯一允许做的事是在你给定的表结构范围内生成合法 SQL。所以你会看到Prompt 明确要求“只返回 SQL”执行前必须校验出错直接失败Text2SQL 的目标是结果必须是确定的、可复现的。RAG 的中间过程是“信息拼装与再表达”RAG 的中间过程完全不同。它做的是把用户问题转成向量在文档库里找“可能相关的内容”把这些内容拼进 Prompt让模型生成回答这里的关键在于检索是“近似的”相关性是“概率性的”输出是“生成式的”你永远无法保证每次检索到的 chunk 完全一致每次生成的表达完全相同所以 RAG 的目标不是“精确”而是语义上足够合理业务上可接受。四、从“失败方式”看本质差异更明显这是我在带项目时反复强调的一点。Text2SQL 的失败是“显性错误”Text2SQL 一旦失败通常是SQL 语法错误字段不存在查询结果为空这些错误有一个共同点你马上就能发现。要么报错要么查不到数据。所以 Text2SQL 的工程重点是校验防注入兜底它的失败是“可检测、可阻断的”。RAG 的失败是“隐性幻觉”RAG 的失败往往更危险。比如检索内容不相关文档过期模型“自信地胡说”最麻烦的是系统看起来一切正常但答案是错的。这也是为什么很多 RAG 项目上线后QA 不敢全自动需要人工 review必须加置信度提示RAG 的工程重点从来不是“不出错”而是如何降低幻觉概率。五、为什么很多项目“该用 Text2SQL却硬上 RAG”这是一个非常现实的问题。我见过不少项目本来是典型的结构化查询需求却非要用 RAG。比如查订单查报表查指标最后效果不好原因只有一个你在用不确定性系统解决确定性问题。在这种场景下RAG 的缺点会被无限放大检索不稳定回答不精确无法对账无法复现而 Text2SQL 天然适合这种需求。六、那是不是说 Text2SQL 比 RAG “更高级”不是。它们不是上下级关系而是适用边界不同。你可以这样理解Text2SQL面向“数值与事实”的查询系统RAG面向“语义与知识”的问答系统真正成熟的系统往往是二者结合。七、一个常见但正确的工程组合方式在实际项目中我更推荐的是先判断问题类型再路由到不同系统。比如涉及数值、排序、条件 → Text2SQL涉及解释、背景、流程 → RAG这一步往往由一个轻量的意图识别来完成。而不是一股脑全部丢给 RAG。八、面试中你可以这样完整回答这个问题如果你在面试中被问到这个问题可以直接用下面这套结构回答Text2SQL 和 RAG 的本质区别在于它们解决的是两类不同的问题。Text2SQL 面向的是结构化数据查询目标是把自然语言准确翻译成 SQL在固定 Schema 下返回确定性结果。它强调约束、校验和可复现性。RAG 面向的是非结构化知识问答通过相似度检索文档再生成回答解决的是语义理解和信息整合问题结果本身是概率性的。在工程上Text2SQL 的失败是显性的容易检测RAG 的失败往往是隐性的需要通过评估和策略降低幻觉。所以两者不是互相替代而是适用于不同的业务场景很多成熟系统会根据问题类型进行路由组合使用。这个答案基本能让面试官点头。九、最后一句话Text2SQL 和 RAG 的区别不是技术栈的区别而是你如何理解“问题本身”。当你开始先问这是结构化问题还是语义问题我需要确定性还是可接受的不确定性你做出来的系统质量会完全不一样。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取