RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型是一个创新的自然语言处理（NLP）技术，它结合了传统的信息检索方法和现代的生成式语言模型，旨在通过引入外部知识源来增强模型的文本生成能力。这种方法对于处理复杂的语言任务特别有用，因为它能够在生成响应时利用丰富的外部信息。 RAG 的源起与发展 RAG 的概念源于认识到传统的语言模型在处理需要广泛背景知识的复杂查询时的局限性。虽然传统模型如 GPT-3 提供了强大的语言生成能力，但在缺乏特定领域知识的情况下，其输出的准确性和深度可能受限。因此，RAG 的出现旨在通过结合外部信息的检索能力，使语言模型能够生成更加准确、深入的输出。 RAG 的基本原理 RAG 模型的核心在于将检索和生成两种技术结合起来，使模型能够在生成文本之前访问并利用大量外部信息。 检索组件：这部分的任务是从一个大型的知识库中检索出与给定输入相关的信息。这个知识库可以是维基百科、专业期刊、书籍等任何形式的文档集合。检索组件可以使用各种技术，包括传统的信息检索方法或基于深度学习的检索系统。 生成组件：通常是一个预训练的 Transformer 模型（如 GPT 或 BERT），它结合了原始输入和检索组件提供的外部信息来生成文本。这允许模型产生更丰富、更相关的输出，因为它不仅依赖于内部知识，还结合了外部数据。 RAG 的应用 RAG 模型已经在多个领域展现出其强大的应用潜力： 1. 问答系统：RAG 能够提供更精确的答案，因为它结合了外部知识源。例如，在回答特定的历史或科学问题时，RAG 可以从相关的维基百科页面或其他专业文献中提取信息。 2. 内容生成：在内容创作领域，RAG 能够引用外部信息，生成更丰富和专业的文章或报告。例如，新闻摘要生成中，RAG 能结合多个新闻源提供的信息，制作深入的报道。 3. 数据分析：在大量文本数据的分析中，RAG 可快速定位相关信息，生成摘要或解释。例如，企业可以使用 RAG 来分析客户反馈，快速提取核心意见，从而改进产品或服务。 总结 RAG 模型代表了自然语言处理技术的一个重要进步，它通过结合检索和生成的方法，极大地拓宽了语言模型的应用范围和能力。这种模型不仅在理论上具有重要价值，而且在实际应用中展现出巨大潜力，特别是在需要处理大量外部信息的复杂任务中。随着技术的不断发展和优化，预计 RAG 及其类似技术将在未来在多个领域中发挥更大的作用。 关于 RAG 的相关应用和深度解析，我们近屿智能 OJAC 推出的《AIGC 星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营》就是学习这部分知识的最好选择。我们的课程是一场结合了线上与线下的双轨合流式学习体验。 别人教您使用 AIGC 产品，例如 ChatGPT 和 MidJourney，我们教您增量预训练，精调大模型，和创造属于自己的 AI 产品！ 您是否想利用 AIGC 为您打破职业与薪资的天花板？您是否想成为那个在行业里脱颖而出的 AI 专家？我们的培训计划，将是您实现这些梦想的起点。 让我带您了解一下近屿智能 OJAC 如何帮您开启 AI 的大门。 首先，为了让零基础的您也能轻松上手，我们特别设计了 “Python 强化双周学” 这个先修课程。在两周的时间里，我们将通过在线强化学习，把大模型相关的 Python 编程技术娓娓道来。就算您现在对编程一窍不通，也不要担心，我们会带您一步步走进编程的世界。 然后，是我们的 “AIGC 星辰大海：大模型工程师与 AIGC 产品经理启航班”。这个课程包含 6 节精彩的直播课，不仅能让您深入了解 ChatGPT 等大模型的奥秘，还会带您领略至少 20 个来自全球的成功 AIGC 产品案例。想象一下，未来您同样有机会利用这些先进技术打造出热门 AI 产品！ 更深层次的学习，则在 “AIGC 星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营” 中进行。这个深度训练营覆盖了从理论基础到实际操作的全过程，让您不仅学会理论，更能将知识应用到实际项目中。如果您想要深挖大模型的秘密？这里就是您的实验室！ 如果您选择加入我们的 OJAC 标准会员，我们的 "AI 职场导航" 项目，还将为您提供量身定制的职业机会，这些职位来自于我们广泛的行业网络，包括初创企业、中型企业以及全球知名公司。我们会根据您的技能、经验和职业发展愿景，为您筛选合适的机会。此外，我们也提供简历修改建议、面试准备指导和职业规划咨询，帮助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。 同时您也可以享受到未来景观 AI 讲座暨每月技术洞见” 系列讲座，获得最新的技术洞见。这不仅是一个学习的机会，更是一个与行业顶尖大咖直接交流的平台。 以下是我们大模型工程师和产品专家深度训练营的课程内容： 章节 1.AIGC 的基本应用和原理 ✧ M1 ChatGPT 是什么 2 学时 ➢ ChatGPT 的诞生，ChatGPT 与通用人工智能，GPT-3.5/4/Turbo 的演化和比较 ➢ 大模型应用框架 ➢ 大模型带来的技术变革和工作模式的转变（智能客服、智能知识库、智能数据分析、智能写作等） ➢ GPT-3.5 及 GPT-4、GPT-4 Turbo 能力初探及分析 ✧ M2 大模型 prompt 应用及 API、Plugins 调用 2 学时 ➢ Prompt 应用示例 ➢ 使用 python 调用大语言模型（文心、星火、chatgpt、gpt4 等）的 api（生成 API、对话 API 等）完成特定功能 ➢ Plugins 与 Actions 对比，原理、使用及分析 ➢ 多场景的 Function Calling 与 Assistant API 使用对比 ➢ 大模型应用技巧总结 ✧ M3 大模型编程 2 学时 ➢ 大模型编程的特点及应用场景，AI 编程工具介绍 ➢ AI 编程最佳实践 ➢ ChatGPT 在编程中应用（生成算法框架、注释文档、评估代码质量等） ➢ 其他 AI 编程应用 ➢ AI 编程的局限性和风险 ✧ M4 美国 AI 大模型原生产品概览 2 学时 章节 2. 大模型系统知识 ✧ M5 大模型训练流程及主流模型对比 2 学时 ➢ 大语言模型的发展历程（机器学习 - 深度学习 - 大语言模型 AGI） ➢ GPT 模型的原理，目前其他主流语言模型的比较，如何根据业务选择最合适自己的语言模型 ➢ 大语言模型结构 Encoder-decoder Architecture、Causal Decoder Architecture、Prefix Decoder Architecture 等 ✧ M6 大语言模型先验理论基础 A 2 学时 ➢ 什么是语言模型 ➢ 自然语言处理任务归纳 ➢ 编码解码结构 ➢ 模型训练过程（训练、验证、测试、损失函数、拟合、batch normalization 等） ➢ 自然语言处理任务典型模型介绍 ✧ M7 大语言模型先验理论基础 B 2 学时 ➢ Transformer ➢ 词向量技术 ➢ 注意力机制（单头、双向、多头等） ➢ 模型预训练方式对比 ➢ Bert 模型与 Finetuned Bert 及其应用 ✧ M8 大模型开发环境搭建及各种开发工具使用方法 2 学时 ✧ M9 Prompt 工程 2 学时 ➢ instruction learning、prom pt-tuning 与传统 fine-tuning 技术的区别 ➢ prompt 工程及技巧、使用 prompt 来完成自定义任务 ➢ prompt 的设计与优化方法 ➢ prompt 工程示例及实践 ✧ M10 超多 Prompt 模板，让 Prompt 从可用到好用 2 学时 ✧ M11 大模型 Finetune 技术 2 学时 ➢ ChatGPT 训练的基本技术（finetune， reward model, RLHF） ➢ Finetune 方法对比（Prompt Tuning, P-Tuning, Prefix Tuning, Lora, Qlora 等）Transformer 结构介绍和对比 ➢ 模型 Finetune 准备：模型加载，数据加载，数据构建技巧等 ✧ M12 Finetune 实战 2 学时 ➢ 大模型 Finetune 超参设置； ➢ 大模型 finetune 实战（Qwen, ChatGLM3,Baichuan2 等） 章节 3. 大模型产品设计 ✧ M13 AI 原生产品设计 2 学时 ➢ 市场调研与需求分析 ➢ 商业模式构建与验证 ➢ 功能性能和交互设计 ➢ 撰写 PRD ➢ 原型搭建 ✧ M14 AI 原生产品的部署和合规 2 学时 ➢ GPU 和云服务提供商硬件选型 ➢ 大模型的私有化部署 ➢ 信息安全和法律法规 ✧ M15 AI 原生产品运营 2 学时 ➢ 市场推广策略 ➢ 用户获取策略 ➢ 转化率提升 ➢ 用户留存与活跃度管理 ✧ M16 大模型产品设计实战 2 学时 章节 4. 大语言模型扩展 ✧ M17 思维链相关技术 2 学时 ➢ 思维链原理、思维链实践 ➢ 思维链的自洽性和自洽性实践 ➢ 思维链扩展及实践 ➢ 思维树、思维骨架等 ✧ M18 LangChain、SK 拆解，与 GPTs 对比 2 学时 ➢ LangChain、SK 技术原理，工作流程，组件分析与探索 ➢ LangChain 与 SK 对比 ➢ GPTs 最新相关解读和对比 ➢ Semantic Functions, Semantic Kernel Tools 等 ➢ Memory, Pipline, Planner 等 ✧ M19 LangChain、SK、GPTs 2 学时 ➢ 基于 SK 的对话机器人 ➢ 基于 LangChain 的搜索 ➢ 企业用知识问答 GPT ➢ 基于 GPTs 的企业用知识问答 ✧ M20 GPT4-Turbo 最新解读 2 学时 ✧ M21 AutoGen 原理 2 学时 ➢ AutoGen 基本原理、工作流程，各类多智能体剖析 ✧ M22 AutoGen 实战 2 学时 ➢ Agent 实战（各行各业定制） ✧ M23 LangChain、SK、AutoGen 集中答疑 2 学时 ✧ M24 学员项目分享（一） 2 学时 ✧ M25 学员项目分享（二） 2 学时 ✧ M26 Stable Diffusion 2 学时 ✧ M27 结业考试 2 学时 ● 近屿智能 AIGC 大模型培训班结业考试； ● 近屿智能认证证书和深圳计算机学会证书（可选）双证安排 除此之外，现在报名我们即将开班的第六期 AIGC 星辰大海大模型工程师和产品经理训练营，您将可以参与到以下三个创新实战项目中的任意一个，这些项目不仅能够锻炼您的实战能力，还能让您在 AIGC 领域脱颖而出。 项目 1: 企业级知识问答 GPT 这个项目将教您如何打造一个智能机器人，它能够接入企业内部的知识库，如技术文档、HR 政策、销售指南等。您将学会如何使其具备强大的自然语言处理能力，进行复杂查询的理解和精确答案的提供。此外，该项目还包括教您如何让机器人保持对话上下文、支持多语言交流，并具备反馈学习机制，以不断提升服务质量。 项目 2: 行业级 AI Agent 在这个项目中，您将学习如何为特定行业定制化 AI Agent。您将被指导如何让它理解行业专有术语和工作流程，并训练它自动执行任务，如预约设置、数据输入和报告生成。这个项目不仅帮助您构建一个决策支持系统，还教您如何进行用户行为预测和性能监控与优化。 项目 3: 论文翻译 如果您对语言学习和学术研究有浓厚兴趣，这个项目将是您的理想选择。您将探索如何实现从英语到中文或其他目标语言的精准学术翻译，确保保留学术文献的深层含义。本项目还包括学术格式定制、专业词汇精确匹配以及广泛语言选项的训练，最后通过翻译效果评价系统，您将能够持续提升翻译质量。 无论您选择哪个项目，都将是您职业生涯中不可多得的实战经历。 如果你渴望在AIGC领域实现自我突破，那么近屿智能无疑是你的最佳选择。在这里，你将学习到最前沿的知识，获得最实战的经验，与最顶尖的师资团队共同成长。 联系我们，获取更多AIGC技术内容和试听课程！V：Mock2023