本文详细介绍了如何使用 LangChain 构建完整的 RAG 知识库流程包括文档加载、文本切分、向量化、向量存储和检索等关键步骤。通过结合向量检索和 BM25 关键词检索实现混合检索提升检索准确性和召回率。适合想要学习大模型应用的开发者参考建议收藏搭建 RAG 知识库时很多人首先会遇到一个问题能不能直接把一份 PDF、Word 或 Markdown 文档交给大模型通常不建议这样做。一份文档可能有几十页甚至几百页不仅容易超过模型的上下文长度而且用户提出的问题往往只和其中几个段落有关。如果每次都把整份文档交给大模型不仅成本更高还容易受到无关内容干扰。因此在正式问答之前需要先把原始文件处理成可以被检索的知识。LangChain 提供了文档加载、文本切分、向量化、向量存储和检索等组件可以把整个处理过程串联起来一、读取文件获取原始文档内容第一步是使用 LangChain 的 Document Loader 读取文件。针对不同的数据来源LangChain 提供了不同的 Loader例如TextLoader读取 TXT 文件PyPDFLoader读取 PDF 文件CSVLoader读取 CSV 文件WebBaseLoader读取网页内容UnstructuredWordDocumentLoader读取 Word 文件。例如使用PyPDFLoader读取一份 PDFfrom langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader loader PyPDFLoader(knowledge.pdf) documents loader.load()load()会读取文件内容并将结果转换成 LangChain 后续组件能够处理的Document对象。print(len(documents)) print(documents[0].page_content) print(documents[0].metadata)对于普通文本和结构简单的 PDF可以直接使用 LangChain Loader。如果 PDF 中包含复杂表格、多栏排版、图片或扫描内容一般会使用 LangChain 集成的 Docling、Unstructured 等非结构化文档解析工具尽可能保留原始文档结构再进入后续处理流程。二、加载文档转换为 Document 对象在 LangChain 中读取出来的内容不会只用普通字符串表示而是会被统一封装成Document对象。一个Document主要包含两部分from langchain_core.documents import Document document Document( page_contentLangChain 可以用于构建 RAG 应用。, metadata{ source: knowledge.pdf, page: 1, }, )其中page_content保存正文内容metadata保存文件来源、页码、标题等附加信息。可以简单理解为Document 文本内容 来源信息为什么要转换为Document因为系统检索到一段内容后不仅需要知道内容是什么还需要知道它来自哪个文件、位于哪一页以及回答时应该引用哪个来源。同时无论原始内容来自 PDF、Word、网页还是数据库只要统一转换成Document后续就可以使用相同的切分、向量化和检索流程。在 LangChain 中读取文件和转换为Document通常会同时完成documents loader.load()返回结果一般是list[Document]三、文本切分将长文档拆分为 Chunk文档加载完成后通常不能直接对整份长文档进行向量化而是需要先将它拆分成多个较小的文本块也就是 Chunk。这样做的目的是让每个文本块只包含一段相对完整、主题集中的内容从而提高后续检索的准确性。LangChain 常见的文本切分方式包括字符切分按照固定字符数量拆分Token 切分按照模型 Token 数量拆分递归切分依次按照段落、句子和字符拆分结构化切分按照 Markdown 标题、HTML 标签或代码结构拆分语义切分根据文本语义变化确定切分位置。其中普通文本最常用的是RecursiveCharacterTextSplitter。它会优先按照段落和句子切分如果文本仍然过长再继续按照字符切分尽可能保留原有语义。from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size500, chunk_overlap80, separators[ /n/n, /n, 。, , , , , , , ], ) chunks splitter.split_documents(documents)这里有两个核心参数chunk_size每个文本块的最大长度chunk_overlap相邻文本块之间重复保留的内容。chunk_overlap可以减少一句话或一个完整概念刚好在切分位置被截断的问题。文本切分并不是越碎越好。Chunk 太大检索结果容易包含无关内容Chunk 太小又可能破坏语义完整性。实际项目中如果处理复杂 PDF、Word 或 PPT一般会先通过 Docling、Unstructured 等工具提取标题、段落和表格结构再使用 LangChain 进行二次切分。四、向量化与存储构建可检索的知识索引文本切分完成后我们已经得到多个相对独立的 Chunk。但这些 Chunk 仍然是普通文本计算机无法直接判断两段文字在语义上是否相近。因此需要使用 Embedding 模型把文本转换成一组数字也就是文本向量。例如“LangChain 如何切分文档” ↓ Embedding 模型 ↓ [0.12, -0.38, 0.71, ...]语义越相近的文本生成的向量通常也越接近。例如“如何拆分长文档”和“长文本应该怎样切块”虽然关键词不完全相同但表达的意思接近因此可以通过向量相似度找到彼此。下面使用 LangChain 集成的 Hugging Face Embedding 模型from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_nameBAAI/bge-m3, encode_kwargs{ normalize_embeddings: True, }, )Embedding 模型不负责生成答案它只负责把文本转换成可以进行相似度计算的向量。生成向量后还需要将向量保存到 Vector Store也就是向量存储中。下面使用 LangChain 集成的 Chromafrom langchain_chroma import Chroma vector_store Chroma.from_documents( documentschunks, embeddingembeddings, collection_namerag_documents, persist_directory./chroma_db, )这段代码会依次完成读取每个 Chunk → 调用 Embedding 模型生成向量 → 保存向量、原文和 metadata向量存储中通常包含文本向量原始 Chunkmetadata文档 ID。检索时用户问题也会使用同一个 Embedding 模型生成查询向量然后在 Vector Store 中搜索相近的文档向量。因此可以把两者的职责理解为Embedding负责表示文本语义Vector Store负责保存和搜索语义向量。五、混合检索同时理解语义和关键词文档完成向量存储后就可以创建 Retriever也就是检索器。Retriever 可以简单理解为接收用户问题并返回相关Document的组件。单独使用向量检索时系统能够理解语义相近但表达不同的问题。但是对于错误码、产品型号、文件编号和专有名词等精确关键词BM25 检索通常更加有效。因此实际 RAG 项目经常把两种检索方式组合起来向量检索负责理解语义BM25负责匹配关键词。这种方式称为混合检索也就是 Hybrid Search。先创建向量检索器vector_retriever vector_store.as_retriever( search_typesimilarity, search_kwargs{k: 4}, )再创建 BM25 检索器import jieba from langchain_community.retrievers import BM25Retriever bm25_retriever BM25Retriever.from_documents( chunks, preprocess_funcjieba.lcut, ) bm25_retriever.k 4对于中文文档需要先进行中文分词因此这里使用jieba.lcut。最后使用EnsembleRetriever融合两种检索结果from langchain_classic.retrievers.ensemble import EnsembleRetriever hybrid_retriever EnsembleRetriever( retrievers[ vector_retriever, bm25_retriever, ], weights[ 0.6, 0.4, ], ) results hybrid_retriever.invoke( E01 故障出现后应该怎样处理 )在这个问题中向量检索可以理解“故障出现后怎样处理”的语义BM25 可以准确匹配“E01”这个关键词EnsembleRetriever再将两种检索结果进行融合和排序。这样既保留了语义检索能力也提高了精确关键词的召回效果。查看检索结果for index, doc in enumerate(results, start1): print(f结果 {index}) print(doc.page_content) print(doc.metadata)Retriever 返回的仍然是相关Document并不是最终答案。六、总结通过 LangChain我们可以把一份普通文档逐步处理成可检索的知识内容。其中Document Loader 负责读取不同类型的文件Document 负责统一保存正文和来源信息Text Splitter 负责将长文档拆分成多个 ChunkEmbedding 模型负责将文本转换为向量Vector Store 负责保存向量、原文和元数据Retriever 负责根据用户问题检索相关内容。对于普通问题可以使用向量检索理解语义对于错误码、型号和专有名词等内容可以加入 BM25 关键词检索再通过EnsembleRetriever融合两种检索结果。到这里我们已经完成了 RAG 中的文档读取、切分、向量化、存储和检索。不过检索返回的仍然只是相关文档片段。完整的 RAG 还需要把这些内容加入 Prompt再交给大语言模型生成最终答案。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容7、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。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】 LangChain 实战：收藏这份 RAG 知识库搭建指南，小白也能轻松上手大模型！
本文详细介绍了如何使用 LangChain 构建完整的 RAG 知识库流程包括文档加载、文本切分、向量化、向量存储和检索等关键步骤。通过结合向量检索和 BM25 关键词检索实现混合检索提升检索准确性和召回率。适合想要学习大模型应用的开发者参考建议收藏搭建 RAG 知识库时很多人首先会遇到一个问题能不能直接把一份 PDF、Word 或 Markdown 文档交给大模型通常不建议这样做。一份文档可能有几十页甚至几百页不仅容易超过模型的上下文长度而且用户提出的问题往往只和其中几个段落有关。如果每次都把整份文档交给大模型不仅成本更高还容易受到无关内容干扰。因此在正式问答之前需要先把原始文件处理成可以被检索的知识。LangChain 提供了文档加载、文本切分、向量化、向量存储和检索等组件可以把整个处理过程串联起来一、读取文件获取原始文档内容第一步是使用 LangChain 的 Document Loader 读取文件。针对不同的数据来源LangChain 提供了不同的 Loader例如TextLoader读取 TXT 文件PyPDFLoader读取 PDF 文件CSVLoader读取 CSV 文件WebBaseLoader读取网页内容UnstructuredWordDocumentLoader读取 Word 文件。例如使用PyPDFLoader读取一份 PDFfrom langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader loader PyPDFLoader(knowledge.pdf) documents loader.load()load()会读取文件内容并将结果转换成 LangChain 后续组件能够处理的Document对象。print(len(documents)) print(documents[0].page_content) print(documents[0].metadata)对于普通文本和结构简单的 PDF可以直接使用 LangChain Loader。如果 PDF 中包含复杂表格、多栏排版、图片或扫描内容一般会使用 LangChain 集成的 Docling、Unstructured 等非结构化文档解析工具尽可能保留原始文档结构再进入后续处理流程。二、加载文档转换为 Document 对象在 LangChain 中读取出来的内容不会只用普通字符串表示而是会被统一封装成Document对象。一个Document主要包含两部分from langchain_core.documents import Document document Document( page_contentLangChain 可以用于构建 RAG 应用。, metadata{ source: knowledge.pdf, page: 1, }, )其中page_content保存正文内容metadata保存文件来源、页码、标题等附加信息。可以简单理解为Document 文本内容 来源信息为什么要转换为Document因为系统检索到一段内容后不仅需要知道内容是什么还需要知道它来自哪个文件、位于哪一页以及回答时应该引用哪个来源。同时无论原始内容来自 PDF、Word、网页还是数据库只要统一转换成Document后续就可以使用相同的切分、向量化和检索流程。在 LangChain 中读取文件和转换为Document通常会同时完成documents loader.load()返回结果一般是list[Document]三、文本切分将长文档拆分为 Chunk文档加载完成后通常不能直接对整份长文档进行向量化而是需要先将它拆分成多个较小的文本块也就是 Chunk。这样做的目的是让每个文本块只包含一段相对完整、主题集中的内容从而提高后续检索的准确性。LangChain 常见的文本切分方式包括字符切分按照固定字符数量拆分Token 切分按照模型 Token 数量拆分递归切分依次按照段落、句子和字符拆分结构化切分按照 Markdown 标题、HTML 标签或代码结构拆分语义切分根据文本语义变化确定切分位置。其中普通文本最常用的是RecursiveCharacterTextSplitter。它会优先按照段落和句子切分如果文本仍然过长再继续按照字符切分尽可能保留原有语义。from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size500, chunk_overlap80, separators[ /n/n, /n, 。, , , , , , , ], ) chunks splitter.split_documents(documents)这里有两个核心参数chunk_size每个文本块的最大长度chunk_overlap相邻文本块之间重复保留的内容。chunk_overlap可以减少一句话或一个完整概念刚好在切分位置被截断的问题。文本切分并不是越碎越好。Chunk 太大检索结果容易包含无关内容Chunk 太小又可能破坏语义完整性。实际项目中如果处理复杂 PDF、Word 或 PPT一般会先通过 Docling、Unstructured 等工具提取标题、段落和表格结构再使用 LangChain 进行二次切分。四、向量化与存储构建可检索的知识索引文本切分完成后我们已经得到多个相对独立的 Chunk。但这些 Chunk 仍然是普通文本计算机无法直接判断两段文字在语义上是否相近。因此需要使用 Embedding 模型把文本转换成一组数字也就是文本向量。例如“LangChain 如何切分文档” ↓ Embedding 模型 ↓ [0.12, -0.38, 0.71, ...]语义越相近的文本生成的向量通常也越接近。例如“如何拆分长文档”和“长文本应该怎样切块”虽然关键词不完全相同但表达的意思接近因此可以通过向量相似度找到彼此。下面使用 LangChain 集成的 Hugging Face Embedding 模型from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_nameBAAI/bge-m3, encode_kwargs{ normalize_embeddings: True, }, )Embedding 模型不负责生成答案它只负责把文本转换成可以进行相似度计算的向量。生成向量后还需要将向量保存到 Vector Store也就是向量存储中。下面使用 LangChain 集成的 Chromafrom langchain_chroma import Chroma vector_store Chroma.from_documents( documentschunks, embeddingembeddings, collection_namerag_documents, 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hybrid_retriever.invoke( E01 故障出现后应该怎样处理 )在这个问题中向量检索可以理解“故障出现后怎样处理”的语义BM25 可以准确匹配“E01”这个关键词EnsembleRetriever再将两种检索结果进行融合和排序。这样既保留了语义检索能力也提高了精确关键词的召回效果。查看检索结果for index, doc in enumerate(results, start1): print(f结果 {index}) print(doc.page_content) print(doc.metadata)Retriever 返回的仍然是相关Document并不是最终答案。六、总结通过 LangChain我们可以把一份普通文档逐步处理成可检索的知识内容。其中Document Loader 负责读取不同类型的文件Document 负责统一保存正文和来源信息Text Splitter 负责将长文档拆分成多个 ChunkEmbedding 模型负责将文本转换为向量Vector Store 负责保存向量、原文和元数据Retriever 负责根据用户问题检索相关内容。对于普通问题可以使用向量检索理解语义对于错误码、型号和专有名词等内容可以加入 BM25 关键词检索再通过EnsembleRetriever融合两种检索结果。到这里我们已经完成了 RAG 中的文档读取、切分、向量化、存储和检索。不过检索返回的仍然只是相关文档片段。完整的 RAG 还需要把这些内容加入 Prompt再交给大语言模型生成最终答案。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容7、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。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】