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邳州网站建设,网站设计板块,上海闵行区租房,百度提交网站改版“ 语义理解是模型的基础能力#xff0c;语义检索是一种检索技术。” 可能很多人都听过语义理解和语义检索#xff0c;但大部分可能都没搞明白这两者之间的区别和联系#xff0c;以及应用场景。 在自然语言处理的大模型中#xff0c;大模型的执行由两个阶段组成#xff…“语义理解是模型的基础能力语义检索是一种检索技术。”可能很多人都听过语义理解和语义检索但大部分可能都没搞明白这两者之间的区别和联系以及应用场景。在自然语言处理的大模型中大模型的执行由两个阶段组成自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)而在RAG中同样存在类似的两种类型即语义理解和语义检索。那么语义理解和语义检索在RAG的中有什么区别和应用场景呢或者说RAG哪个阶段属于语义理解阶段哪个阶段属于语义检索阶段语义理解和语义检索在RAG的流程中用户提出问题然后根据问题去进行标量(条件查询)或向量检索(语义检索)其目的是检索到与问题相关的文档然后给模型进行增强生成。简单流程如下图所示然后把用户问题检索回来的文档以及历史记录拼接到提示词中让大模型进行生成而这个阶段就涉及到大模型的自然语言理解和自然语言生成两个过程。事实上在传统RAG中语义检索才是核心原因是因为基于自然语言的问答需要进行语义检索而不是传统的条件检索而这也是为什么RAG需要向量数据库的原因因为语义检索的技术本质就是向量计算。可能有些人不太了解向量数据库或者有点神话向量数据库的作用事实上向量数据库和传统的关系型数据库没有本质上的区别唯一的一点就是向量数据库多了向量计算的能力所以只要是需要向量计算的场景都可以使用向量数据库包括但不仅限于智能问答智能搜索等。向量数据库就是在关系型数据库的基础之上增加了向量列而向量列的唯一作用就是相似度检索但真正用于模型增强生成的还是原文档这就类似于我们经常需要用ID或Name字段做检索但真正使用的是表中的其它列。OK了解了语义检索的基本原理那么再来说说语义理解在前面说大模型在生成阶段需要经过语义理解和语义生成的过程但在智能体实现的RAG系统中语义理解也是其中的一个重要过程可以说语义理解才是智能体的核心。在增强检索的智能体中我们设置几个查询工具每个工具有不同的查询参数而这个参数的作用就是用来做语义查询或者条件查询但这个参数是怎么生成的呢就是大模型通过理解用户的问题根据问题生成工具参数的值然后进行工具调用。因此在智能体中语义理解扮演着重要角色如果大模型无法进行准确的语义理解那么工具调用的结果就会出错。因此在RAG中语义理解和语义检索扮演着不同的角色以此实现不同的功能语义理解是模型的基本能力而语义检索是检索的一种手段区别于传统字符匹配方式但本质相同。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。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。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】