必应站长平台机械加工订单

必应站长平台,机械加工订单,安卓开发流程,wordpress代码分割你的 RAG 还在“垃圾进#xff0c;垃圾出”#xff1f;我用这套流程#xff0c;把“废料”文档变成了黄金知识库 最近大家关注Dify的进展的话#xff0c;应该知道它的版本更新直接从1.8.0—2.0.1了。跨越了一个大的版本。它本次的主要更新就在于知识库构建的知识流水线…你的 RAG 还在“垃圾进垃圾出”我用这套流程把“废料”文档变成了黄金知识库最近大家关注Dify的进展的话应该知道它的版本更新直接从1.8.0—2.0.1了。跨越了一个大的版本。它本次的主要更新就在于知识库构建的知识流水线。我认为Dify2.0以后的知识流水线会极大地降低了构建知识库的门槛未来也许能高效处理 80% 的相对标准的文档。但是仍然会有20%还是要依赖于我们人来手动处理。我们都知道现阶段来说对于知识库仍然是一个垃圾进垃圾出的状态因此在构建知识库之前我们需要对知识文档做很多的预处理。今天这篇文章的分享其实也是想给大家分享下我们自己手工处理文档的数据清洗思路。Dify2.0RAG知识库的瓶颈知识库的质量不取决于模型而取决于“垃圾进垃圾出”的铁律。真正的瓶颈是ETL抽取、转换、加载过程尤其是从非结构化源文档到结构化知识块Chunks的转换过程。我们每个公司其实私有的数据量私有的文档是非常庞大的而它的内容又是千奇百怪的。针对一个合同就可能有几十几百种格式所以指望一套流程来完成这个非结构化源文档到RAG知识库的转变基本是不可能的。我们如果想偷懒直接将某个文档上传到RAG知识库就希望他回答的100%准确那是不可能的。因为用户的问题是多种多样的而所谓的知识库检索过程说到底就是一个取一个数据库里面找与问题最相似的文本内容。但是你要知道这极有可能是找不到的。就像原来的bert为什么当时一个标准问后面要跟着那么多的相似问就是因为怕只根据一个相似问找不到对应的标准问。因为相似问和标准问在文字上可能其实没什么关系。RAG2.我的RAG清洗和构建思路在Dify2.0的知识流水线出来以前其实我自己已经构建了一套初版的RAG知识库构建流程。整体的思路大概是下图中的流程。我的工作流下面我想重点和大家聊聊我这套流程的整体思路。这套流程本质上其实也是为了避免垃圾进垃圾出。文档格式转换这里为什么要将类似于pdf文件或者docx格式的文件转换为markdown格式呢。主要的原因就是大模型对于md格式或者json等相关的格式在识别上有天然的优势。而且md格式本身对于图表图片的处理也相对比较优雅一般对话聊天窗口的前端都是支持对markdown格式进行渲染的所以图文混排会比较好实现。。格式转换在这里其实我面临的问题是有大量的docx文档其实他们的格式相对比较统一所以我就和AI去讨论我应该怎么将他们转换为md文档。AI其实推荐了4种工具pandoc,python-docx库unstructured,MinerU。最后我选择了瑞士军刀pandoc因为它相对来说没有那么麻烦而且已经可以解决我的问题。Pandoc:https://pandoc.org/大家有兴趣的话可以去官网看下它的介绍他还是非常强大的。当然因为我这里是批量转换所以使用它的时候需要写一个脚本也是需要一点点的代码基础的不过我不会但是我们可以让AI来搞。我的需求就是让AI帮我写一个win的shell脚本可以将同步路中的docx文件输出到一个指定的文件夹。很快AI就可以写完这个代码。我们使用国内的Trae可以很轻松的完成这个任务。脚本相对比较长我就不全都贴出来了。大家有兴趣的话可以联系我交流一下。脚本文档格式深度整理格式整理因为本身我的文档每个内容不是特别多基本不会超过5000字但是数量又特别多而原始文档其实很多人都没有很好的用word的样式对标题等进行格式化。且有的语义相对比较乱所以我在这里使用大模型帮我对文档的格式进行了进一步的整理。这一步本身的目的是为了为后续构建RAG知识库的父子分块做准备。我统一去掉了一级目录计划使用二级目录##和三级目录###分别作为知识库的父块和子块。大模型对md格式理解相对是比较深的所以我们这一步使用大模型来做这件事其实是ok的。这里我用了一个格式整理节点和一个内容缺失校验的节点。来保证它整理结果的正确性。当然我们在他整理完成以后抽查一下更加稳妥。毕竟模型存在幻觉。格式深度整理问答对生成QA问答对生成无论是什么样类型的文档只要是计划做类似于智能客服类型的服务QA问答对是保证回复正确性的一个神器。尤其是对于保险公司内部的核保助理、合规咨询助理、人力行政助理等等相关场景的落地。这里我们可以继续使用大模型来帮我们做这件事。和上面的工作流类似问答对生成我们还是使用一个大模型节点来生成问答对另外一个节点来进行检查这样可以尽可能的降低错误概率。当然这一步和上一步相对来说是比较重要的每次完成以后最好是可以人工来进行一下审核。自动化测试质量评估当然上面的准备工作完成以后这一步应该是做知识库的导入及构建。这块就没有什么特别特殊的内容了我就不详细说了。因为本文主要讲的还是思路。对于我们构建的咨询助手来说即便知识库非常强大了也是难免会有遗漏的地方所以我们还需要进行充分的测试。在2022年以前我们的测试工作相对来说还是以人为主冷启动的时候一般都是找公司内部人员抽时间让他们大量使用然后进行人工标注优化训练来完成内部智能助理或客服的系统升级提高他们回复问题的正确率。但是现在其实我们可以让大模型帮我们完成80%的工作。所以这里我使用Trae又写了一个批量的chatflow测试脚本。这个脚本已经被我开源在了Github目前的话流式模式是好使的Block模式还是需要继续优化。它的主要功能如下批量测试执行: 从 Excel 文件读取测试用例批量执行测试多轮对话支持: 自动管理 conversation_id支持连续的多轮对话测试中文字段支持: 完全支持中文字段名对话ID、轮次、用户问题、期待回复实时结果写入: 每完成一个测试用例立即写入结果避免数据丢失智能重试机制: 所有类型的API错误都会自动重试3次每次间隔5秒灵活的配置管理: 通过配置文件管理 API 参数、日志设置等详细的结果记录: 自动保存测试结果到 Excel 文件包含响应时间、错误信息等进度显示: 实时显示测试进度和统计信息错误处理: 完善的错误处理和日志记录机制性能监控: 记录 API 响应时间和执行统计Chatflow批量测试有需要的话大家自取如果不会访问github也可以联系我。项目地址https://github.com/Wangshixiong/dify_chatflow_batchDify2.0知识流水线Dify知识流水线我们以dify知识流水线的QA生成为例可以看到基本整体思路与我们前面所说的是一样的。但是它还只是一个样例不具备生产落地性我们还要在这个基础上做一些其他校验。重点说明如果大家掌握了我之前讲的RAG清洗和构思的思路的话相信可以很快的理解Dify2.0版本中知识流水线的设计理念。相信随着Dify的进一步迭代知识库这里会越来越好用。这个版本大家仔细看的话就会发现官方其实发布了很多新的专门设计的插件来为知识库的构建服务。包括但不限于官方插件目前2.0版本还处于beta阶段。关于如何升级的内容大家可以自行去网上搜索或者阅读dify的github内容。小结随着Dify的发展也许未来不需要我们自己在线下这么折腾知识库的准备工作完全可以把这个工作交给业务人员。但是目前而言还是需要的。其实即便是我们自己折腾最终目标也是让业务人员维护因为IT维护懂业务的人太少时间成本太高。但是万变不离其宗产品的发展是为了更好用、易用。从头到尾设计的整体思路永远围绕着这个核心进行的。AI时代有事儿没事儿多和AI聊一聊总有一些收获。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”